CN113935250A - 基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法 - Google Patents

基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法 Download PDF

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Abstract

一种基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法，包括：根据光伏、风机实测数据，利用四分位检测进行异常数据识别并剔除，利用三次样条插值补全空缺数据，并将结果保存为光伏、风机实际出力曲线；分别利用卡方检验方法检测光伏、风机实际出力曲线是否符合标准概率模型；建立马尔科夫状态转移矩阵，设定马尔科夫状态转移矩阵的标准参考点，计算标准参考点相邻光伏或风机的转移功率差；将光伏综合概率模型和风机综合概率模型分别代入马尔科夫状态转移矩阵的标准参考点，并通过马尔科夫状态转移矩阵模拟新能源集群出力数据，从而得到基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法。本发明使得单个风机、光伏的出力数据更加精准。

Description

基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法
技术领域
本发明涉及一种新能源集群建模方法。特别是涉及一种基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法。
背景技术
随着配电网中清洁能源渗透率不断提高，其强波动性及不确定性对配电网安全经济运行的影响也不断加剧，新能源高比例接入对电网产生的冲击不可忽视，准确模拟出新能源集群出力对电力系统安全稳定运行具有重大意义。
传统模拟手段常常采用标准概率模型进行仿真，但其无法准确模拟出多种类、多数量的新能源集群出力，而随着智能电网建设的逐步推进，电力量测和通信技术快速发展，广域量测和外部信息大量数据接入，大数据下的异常数据清洗及补全对新能源建模准确性尤为重要。而单个风机、光伏建模准确性对于新能源集群建模也有着不可忽视的影响。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，提供一种使得单个风机、光伏的出力数据更加精准的基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法。
本发明所采用的技术方案是：一种基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法，包括如下步骤:
1)根据光伏、风机实测数据，利用四分位检测进行异常数据识别并剔除，利用三次样条插值补全空缺数据，并将结果保存为光伏、风机实际出力曲线；
2)分别利用卡方检验方法检测光伏、风机实际出力曲线是否符合标准概率模型，符合，则将光伏实际出力曲线代入Beta概率分布模型，将风机实际出力曲线代入Weibull概率分布模型，不符合，则分别将光伏、风机实际出力曲线代入非参数核密度概率模型，从而得到光伏、风机综合概率模型；
3)建立马尔科夫状态转移矩阵，设定马尔科夫状态转移矩阵的标准参考点，计算标准参考点相邻光伏或风机的转移功率差；将光伏综合概率模型和风机综合概率模型分别代入马尔科夫状态转移矩阵的标准参考点，并通过马尔科夫状态转移矩阵模拟新能源集群出力数据，从而得到基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法。
本发明的基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法，具有如下优点：
1、本发明解决了新能源实测数据中含有大量缺失以及错误数据问题，使得单个风机、光伏的出力数据更加精准。
2、本发明设计的光伏、风机综合概率模型可以有效提升新能源概率模型的准确度，更适合工程应用及软件仿真。
3、本模型引入真实风机光伏数据，且通过马尔科夫状态转移矩阵进行新能源集群建模，其具有真实性以及可行性。
附图说明
图1是本发明实例中配电网结构模型；
图2是本发明实例中两种不同光伏出力数据的曲线图；
图3是本发明实例中两种不同风机出力数据的曲线图；
图4是本发明实例中两种不同尺度参数和形状参数的风机Weibull概率分布曲线图；
图5是本发明实例中两种不形状度参数的光伏Beta概率分布曲线图；
图6是本发明实例中综合概率模型流程图；
图7是本发明实例中综合概率模型进行潮流运算仿真后的电网节点电压标准差。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明的基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法做出详细说明。
本发明的基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法，包括如下步骤:
1)根据光伏、风机实测数据，利用四分位检测进行异常数据识别并剔除，利用三次样条插值补全空缺数据，并将结果保存为光伏、风机实际出力曲线；
所述的利用四分位检测进行异常数据识别并剔除，利用三次样条插值补全空缺数据，并将结果保存为光伏、风机实际出力曲线，包括：
(1.1)分别对时间尺度以分钟为单位的x轴方向以及光伏或风机出力功率为单位的y轴方向进行四分位检测，识别出异常数据并剔除，检验公式如下：
Figure BDA0003374679570000021
其中，Q1为下四分位数；Q2为中位数；Q3为上四分位数；n为数列项数；k为异常值；Kmax为最大估计值；Kmin为最小估计值；
(1.2)根据被剔除的异常数据，利用三次样条插值补全被剔除的数据，所述三次样条插值补全公式如下：
Figure BDA0003374679570000022
其中，f()为三次样条插值函数；a1、b1、c1为插值函数一段参数；a2、b2、c2为插值函数二段参数；a3、b3、c3为插值函数三段参数；x为待插值点横坐标；x1为插值函数首段横坐标；x2为插值函数末段横坐标；
(1.3)将通过三次样条插值补全的数据替换被四分位检测后剔除的数据，从而分别生成光伏、风机实际出力曲线。
2)分别利用卡方检验方法检测光伏、风机实际出力曲线是否符合标准概率模型，符合，则将光伏实际出力曲线代入Beta概率分布模型，将风机实际出力曲线代入Weibull概率分布模型，不符合，则分别将光伏、风机实际出力曲线代入非参数核密度概率模型，从而得到光伏、风机综合概率模型；包括：
(2.1)将光伏或风机实际出力曲线，利用如下卡方检验方法检测是否符合标准概率模型：
Figure BDA0003374679570000031
其中，χ2为卡方检验；t为采样点数量；g为采样点编号；po为实测光伏或风机出力数据；pi为标准Beta分布或标准Weibull分布出力数据；λ为临界值；
Figure BDA0003374679570000032
为卡方检验临界值；r为临界值序号；m为检验数值序号；
(2.2)根据卡方检验方法的检测结果，将符合检验标准的光伏实际出力曲线代入Beta概率分布模型，得到光伏标准概率模型，将符合检验标准的风机实际出力曲线代入Weibull概率分布模型，得到风机标准概率模型：
Figure BDA0003374679570000033
其中，fs()为光伏标准概率模型；fw()为风机标准概率模型；p为光伏采样功率；v为风机采样功率；pmax为光伏最大功率；d、q为光伏采样区间的首端和末端；Γ()为Gamma函数；α、β为光伏标准概率模型的形状参数；s为风机标准概率模型的形状参数；c为风机标准概率模型的尺度参数；
(2.3)根据卡方检验结果，将不符合检验标准的光伏、风机实际出力曲线，分别代入非参数核密度概率模型，得到光伏非参数核密度概率模型和风机非参数核密度概率模型：
Figure BDA0003374679570000034
其中，fsn()为光伏非参数核密度概率模型；fwn()为风机非参数核密度概率模型；ns为光伏实测样本编号；nw为风机实测样本编号；z为非参数核密度样本数量；h为平滑系数；psi为光伏Beta分布概率密度；vwi为风机Weibull分布概率密度；
(2.4)将光伏标准概率模型和光伏非参数核密度概率模型结合，生成光伏综合概率模型、将风机标准概率模型和风机非参数核密度概率模型结合，生成风机综合概率模型。
3)建立马尔科夫状态转移矩阵，设定马尔科夫状态转移矩阵的标准参考点，计算标准参考点相邻光伏或风机的转移功率差；将光伏综合概率模型和风机综合概率模型分别代入马尔科夫状态转移矩阵的标准参考点，并通过马尔科夫状态转移矩阵模拟新能源集群出力数据，从而得到基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法；所建立的马尔科夫状态转移矩阵公式如下：
Figure BDA0003374679570000041
其中，P11为马尔科夫状态转移矩阵的标准参考点；PMN为采样的第M行第N列光伏或风机功率；ΔPMN表示转移功率差；M表示光伏或风机行数量；N表示光伏或风机列数量；nsw表示光伏或风机设备总数；Pmax为光伏或风机最大功率；P表示马尔科夫状态转移矩阵。
下面给出实例：
(1)根据本发明的基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法，设定存在某区域配电网，该配电网内含有多个风机、光伏设备，其中，配电网结构如图1所示。
根据实际运行的光伏、风机数据，对其日前出力数据进行采集，绘制出以小时为横坐标，功率为纵坐标的光伏、风机出力曲线，多个光伏、风机出力曲线如图2、图3所示。部分风机采集数据如下：
Figure BDA0003374679570000042
Figure BDA0003374679570000051
Figure BDA0003374679570000061
Figure BDA0003374679570000071
Figure BDA0003374679570000081
Figure BDA0003374679570000091
利用四分位检测对风机、光伏出力数据进行异常数据识别，将异常数据进行剔除，同时在删除数据处进行三次样条插值，将缺失数据进行补全，从而得到较为准确的风机光伏出力数据，将结果保存为光伏、风机实际出力曲线。
(2)通过卡方检验对光伏、风机实际出力曲线进行检测，符合检验标准的代入Beat概率分布模型及Weibull概率分布模型，其中，Weibull概率分布模型及Beat概率分布模型如图4、图5所示；不符合的代入非参数核密度概率模型，从而得到光伏、风机综合概率模型，光伏、风机综合概率模型流程图如图6所示。
(3)根据本发明的基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法，将光伏、风机综合概率模型代入马尔科夫状态转移矩阵的标准参考点，并通过马尔科夫状态转移矩阵模拟新能源集群出力数据。
(4)将通过马尔科夫状态转移矩阵模拟出的新能源集群出力数据代入配电网模型进行潮流运算仿真，与标准概率分布模型所进行的潮流运算进行对比，通过综合概率密度模型及马尔科夫状态转移矩阵得到的新能源集群出力进行的潮流计算，节点电压标准差为0.004，小于标准概率分布模型所进行潮流运算得出的0.005，节点电压标准差如图7所示。

Claims (4)

1.一种基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法，其特征在于，包括如下步骤:
1)根据光伏、风机实测数据，利用四分位检测进行异常数据识别并剔除，利用三次样条插值补全空缺数据，并将结果保存为光伏、风机实际出力曲线；
2)分别利用卡方检验方法检测光伏、风机实际出力曲线是否符合标准概率模型，符合，则将光伏实际出力曲线代入Beta概率分布模型，将风机实际出力曲线代入Weibull概率分布模型，不符合，则分别将光伏、风机实际出力曲线代入非参数核密度概率模型，从而得到光伏、风机综合概率模型；
3)建立马尔科夫状态转移矩阵，设定马尔科夫状态转移矩阵的标准参考点，计算标准参考点相邻光伏或风机的转移功率差；将光伏综合概率模型和风机综合概率模型分别代入马尔科夫状态转移矩阵的标准参考点，并通过马尔科夫状态转移矩阵模拟新能源集群出力数据，从而得到基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法。
2.根据权利要求1所述的基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法，其特征在于，步骤1)所述的利用四分位检测进行异常数据识别并剔除，利用三次样条插值补全空缺数据，并将结果保存为光伏、风机实际出力曲线，包括：
(1.1)分别对时间尺度以分钟为单位的x轴方向以及光伏或风机出力功率为单位的y轴方向进行四分位检测，识别出异常数据并剔除，检验公式如下：
Figure FDA0003374679560000011
其中，Q1为下四分位数；Q2为中位数；Q3为上四分位数；n为数列项数；k为异常值；Kmax为最大估计值；Kmin为最小估计值；
(1.2)根据被剔除的异常数据，利用三次样条插值补全被剔除的数据，所述三次样条插值补全公式如下：
Figure FDA0003374679560000012
其中，f()为三次样条插值函数；a1、b1、c1为插值函数一段参数；a2、b2、c2为插值函数二段参数；a3、b3、c3为插值函数三段参数；x为待插值点横坐标；x1为插值函数首段横坐标；x2为插值函数末段横坐标；
(1.3)将通过三次样条插值补全的数据替换被四分位检测后剔除的数据，从而分别生成光伏、风机实际出力曲线。
3.根据权利要求1所述的基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法，其特征在于，步骤2)包括：
(2.1)将光伏或风机实际出力曲线，利用如下卡方检验方法检测是否符合标准概率模型：
Figure FDA0003374679560000021
其中，χ2为卡方检验；t为采样点数量；g为采样点编号；po为实测光伏或风机出力数据；pi为标准Beta分布或标准Weibull分布出力数据；λ为临界值；
Figure FDA0003374679560000024
为卡方检验临界值；r为临界值序号；m为检验数值序号；
(2.2)根据卡方检验方法的检测结果，将符合检验标准的光伏实际出力曲线代入Beta概率分布模型，得到光伏标准概率模型，将符合检验标准的风机实际出力曲线代入Weibull概率分布模型，得到风机标准概率模型：
Figure FDA0003374679560000022
其中，fs()为光伏标准概率模型；fw()为风机标准概率模型；p为光伏采样功率；v为风机采样功率；pmax为光伏最大功率；d、q为光伏采样区间的首端和末端；Γ()为Gamma函数；α、β为光伏标准概率模型的形状参数；s为风机标准概率模型的形状参数；c为风机标准概率模型的尺度参数；
(2.3)根据卡方检验结果，将不符合检验标准的光伏、风机实际出力曲线，分别代入非参数核密度概率模型，得到光伏非参数核密度概率模型和风机非参数核密度概率模型：
Figure FDA0003374679560000023
其中，fsn()为光伏非参数核密度概率模型；fwn()为风机非参数核密度概率模型；ns为光伏实测样本编号；nw为风机实测样本编号；z为非参数核密度样本数量；h为平滑系数；psi为光伏Beta分布概率密度；vwi为风机Weibull分布概率密度；
(2.4)将光伏标准概率模型和光伏非参数核密度概率模型结合，生成光伏综合概率模型、将风机标准概率模型和风机非参数核密度概率模型结合，生成风机综合概率模型。
4.根据权利要求1所述的基于综合概率模型和马尔科夫矩阵的新能源集群建模方法，其特征在于，步骤3)建立的马尔科夫状态转移矩阵公式如下：
Figure FDA0003374679560000031
其中，P11为马尔科夫状态转移矩阵的标准参考点；PMN为采样的第M行第N列光伏或风机功率；ΔPMN表示转移功率差；M表示光伏或风机行数量；N表示光伏或风机列数量；nsw表示光伏或风机设备总数；Pmax为光伏或风机最大功率；P表示马尔科夫状态转移矩阵。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104933315A (zh) * 2015-06-30 2015-09-23 中国电力科学研究院 一种光伏发电出力联合概率分布建模的方法
CN106780134A (zh) * 2016-12-13 2017-05-31 中国电力科学研究院 风电功率生成算法中风电状态数上限的确定方法及系统
CN106992523A (zh) * 2017-04-25 2017-07-28 国网上海市电力公司 一种用于含光伏和热负荷的电力系统的潮流计算方法
CN109325273A (zh) * 2018-09-06 2019-02-12 天津大学 基于非参数核密度估计的太阳能集热器出力概率建模方法
US20210065021A1 (en) * 2018-12-17 2021-03-04 Shenyang Institute Of Automation, Chinese Academy Of Sciences Working condition state modeling and model correcting method

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104933315A (zh) * 2015-06-30 2015-09-23 中国电力科学研究院 一种光伏发电出力联合概率分布建模的方法
CN106780134A (zh) * 2016-12-13 2017-05-31 中国电力科学研究院 风电功率生成算法中风电状态数上限的确定方法及系统
CN106992523A (zh) * 2017-04-25 2017-07-28 国网上海市电力公司 一种用于含光伏和热负荷的电力系统的潮流计算方法
CN109325273A (zh) * 2018-09-06 2019-02-12 天津大学 基于非参数核密度估计的太阳能集热器出力概率建模方法
US20210065021A1 (en) * 2018-12-17 2021-03-04 Shenyang Institute Of Automation, Chinese Academy Of Sciences Working condition state modeling and model correcting method

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
梁海峰;曹大卫;刘博;刘子兴;郑灿;李鹏;: "风电场概率分布模型建模及误差分析", 华北电力大学学报(自然科学版), no. 03, 30 May 2017 (2017-05-30), pages 8 - 14 *

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