風(fēng)電功率特性分析與場(chǎng)景預(yù)測(cè)

目錄
前言
方法及模型符號(hào)說(shuō)明
上篇 風(fēng)電功率特性分析方法
第1章 風(fēng)電功率特性分析概述 3
1.1 引言 3
1.2 風(fēng)電功率特性分析流程 3
1.3 涉及的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)及概率分布函數(shù) 4
1.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源 4
1.3.2 特性指標(biāo) 5
1.3.3 常見(jiàn)的概率分布函數(shù)及統(tǒng)計(jì)指標(biāo) 6
1.4 風(fēng)電功率特性分析研究現(xiàn)狀 10
1.5 風(fēng)電功率特性分析內(nèi)容 14
第2章 風(fēng)電功率日曲線的時(shí)序特性分析 15
2.1 引言 15
2.2 風(fēng)電功率的日特性分析 15
2.2.1 美國(guó)YoungCounty風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電功率日特性分析 16
2.2.2 愛(ài)爾蘭Ireland風(fēng)電場(chǎng)群風(fēng)電功率日特性分析 16
2.3 風(fēng)電功率的統(tǒng)計(jì)特性分析 20
2.3.1 愛(ài)爾蘭Ireland風(fēng)電場(chǎng)群風(fēng)電功率的統(tǒng)計(jì)特性分析 20
2.3.2 德國(guó)Tennet風(fēng)電場(chǎng)群與英國(guó)UK風(fēng)電場(chǎng)群風(fēng)電數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特性分析 29
2.4 風(fēng)電功率長(zhǎng)時(shí)間特性分析 32
2.4.1 愛(ài)爾蘭Ireland風(fēng)電場(chǎng)群風(fēng)電功率的長(zhǎng)時(shí)間特性曲線分析 32
2.4.2 德國(guó)Tennet風(fēng)電場(chǎng)群與英國(guó)UK風(fēng)電場(chǎng)群長(zhǎng)時(shí)間特性分析 33
2.5 風(fēng)電功率爬坡特性分析 36
第3章 風(fēng)電功率序列的相關(guān)特性 39
3.1 引言 39
3.2 風(fēng)電功率序列的時(shí)空相關(guān)特性 39
3.2.1 風(fēng)電功率序列時(shí)空相關(guān)特性概述 39
3.2.2 風(fēng)電功率序列相關(guān)性的測(cè)度 42
3.3 風(fēng)電功率序列線性相關(guān)的適用性判別 45
3.3.1 線性相關(guān)性判別所涉及的定義 45
3.3.2 風(fēng)電功率序列的線性相關(guān)性判別方法 45
3.3.3 風(fēng)電功率序列時(shí)空線性相關(guān)性的實(shí)證分析 46
3.4 風(fēng)電功率序列非線性相關(guān)特性分析 47
3.4.1 Copula函數(shù)與其他非線性相關(guān)測(cè)度的關(guān)系 47
3.4.2 風(fēng)電功率序列時(shí)空非線性相關(guān)性的實(shí)證分析 49
第4章 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差特性分析 52
4.1 引言 52
4.2 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差概述 52
4.2.1 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的難點(diǎn)分析 52
4.2.2 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的種類 53
4.2.3 衡量風(fēng)電功率預(yù)測(cè)效果的評(píng)價(jià)指標(biāo) 56
4.3 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差統(tǒng)計(jì)特性分析方法 58
4.4 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差分布特性 60
4.4.1 數(shù)據(jù)說(shuō)明 61
4.4.2 我國(guó)北方某風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電功率誤差的分布特性 61
4.4.3 德國(guó)Tennet風(fēng)電場(chǎng)群風(fēng)電功率誤差的分布特性 61
第5章 風(fēng)電功率波動(dòng)特性分析 64
5.1 引言 64
5.2 不同時(shí)空尺度下的風(fēng)電功率波動(dòng)特性 64
5.2.1 風(fēng)電功率波動(dòng)的概率分布特性分析 65
5.2.2 風(fēng)電功率在不同空間尺度下的波動(dòng)特性 66
5.2.3 風(fēng)電功率序列在不同時(shí)間尺度下的波動(dòng)特性 68
第6章 風(fēng)電功率持續(xù)特性分析 72
6.1 引言 72
6.2 風(fēng)電功率持續(xù)特性 73
6.2.1 風(fēng)電功率狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間特性 73
6.2.2 風(fēng)電功率的狀態(tài)轉(zhuǎn)移特性 75
6.3 風(fēng)電功率持續(xù)時(shí)間特性分析 75
6.3.1 風(fēng)電功率狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的概率分布函數(shù) 75
6.3.2 風(fēng)電功率狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的概率分布特性分析 78
6.4 風(fēng)電功率狀態(tài)轉(zhuǎn)移率特性 85
6.4.1 狀態(tài)轉(zhuǎn)移率矩陣的計(jì)算方法 85
6.4.2 風(fēng)電功率狀態(tài)轉(zhuǎn)移率特性分析 85
第7章 風(fēng)電功率特性研究總結(jié) 92
7.1 引言 92
7.2 風(fēng)電功率相關(guān)性研究總結(jié) 92
7.3 風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)誤差特性研究總結(jié) 93
7.4 風(fēng)電功率波動(dòng)性研究總結(jié) 94
7.5 風(fēng)電功率持續(xù)特性研究總結(jié) 95
上篇參考文獻(xiàn) 96
下篇 風(fēng)電功率場(chǎng)景模擬方法
第8章 風(fēng)電功率場(chǎng)景模擬的定義與分類 105
8.1 引言 105
8.2 風(fēng)電功率場(chǎng)景定義 105
8.3 風(fēng)電功率場(chǎng)景模擬概述 107
8.3.1 風(fēng)電功率場(chǎng)景模擬問(wèn)題 107
8.3.2 風(fēng)電功率場(chǎng)景模擬的近似方法 108
8.4 衡量風(fēng)電功率場(chǎng)景模擬精度的距離指標(biāo) 108
8.4.1 統(tǒng)計(jì)特性指標(biāo) 108
8.4.2 相關(guān)性指標(biāo) 108
8.4.3 空間距離指標(biāo) 109
第9章 基于Cholesky分解和超立方變換的矩匹配場(chǎng)景生成方法 111
9.1 引言 111
9.2 矩匹配法的基本思想 111
9.3 基于矩匹配法的風(fēng)電功率場(chǎng)景生成 112
9.3.1 矩匹配法的基本步驟 112
9.3.2 立方變換 114
9.4 矩匹配方法生成風(fēng)電功率場(chǎng)景的驗(yàn)證 114
9.5 基于矩匹配法的風(fēng)電場(chǎng)景生成應(yīng)用 117
9.5.1 基于場(chǎng)景的魯棒輸電網(wǎng)規(guī)劃優(yōu)化模型 117
9.5.2 修正的Garver6節(jié)點(diǎn)系統(tǒng) 118
9.5.3 IEEE24節(jié)點(diǎn)系統(tǒng) 122
9.5.4 IEEE RTS-96系統(tǒng) 125
第10章 基于改進(jìn)矩匹配的場(chǎng)景削減方法 129
10.1 引言 129
10.2 場(chǎng)景削減的基礎(chǔ)理論 130
10.3 場(chǎng)景削減的經(jīng)典方法 131
10.3.1 聚類分析方法 131
10.3.2 前向選擇法/后向削減方法 132
10.3.3 矩匹配法 134
10.4 基于聚類和Cholesky分解法的改進(jìn)矩匹配法 136
10.4.1 基于聚類方法削減場(chǎng)景 136
10.4.2 基于Cholesky分解法的相關(guān)性矩陣的修正 137
10.4.3 基于矩匹配法優(yōu)化削減場(chǎng)景的概率 139
10.5 算例分析 140
10.5.1 算例說(shuō)明 140
10.5.2 改進(jìn)矩匹配法的計(jì)算結(jié)果 142
10.5.3 改進(jìn)矩匹配法的場(chǎng)景的計(jì)算效率分析 143
10.5.4 改進(jìn)矩匹配法的擬合精度分析 145
第11章 基于*優(yōu)化理論的場(chǎng)景生成方法 149
11.1 引言 149
11.2 場(chǎng)景優(yōu)化削減的基本問(wèn)題 149
11.3 場(chǎng)景優(yōu)化削減問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型 150
11.4 場(chǎng)景優(yōu)化削減模型的求解方法 152
11.5 風(fēng)電功率時(shí)間序列模擬算例 154
11.5.1 算例說(shuō)明 154
11.5.2 所生成的風(fēng)電功率序列場(chǎng)景 154
11.5.3 場(chǎng)景優(yōu)化削減方法的精度分析 154
11.5.4 *優(yōu)場(chǎng)景法與其他優(yōu)化方法的對(duì)比分析 157
第12章 基于雙向優(yōu)化技術(shù)的風(fēng)電功率場(chǎng)景生成方法 161
12.1 引言 161
12.2 雙向場(chǎng)景優(yōu)化生成風(fēng)電功率序列的基本思路 161
12.3 基于“雙向優(yōu)化”日風(fēng)電功率序列場(chǎng)景生成 162
12.3.1 基于削減技術(shù)的縱向場(chǎng)景優(yōu)化 162
12.3.2 基于禁忌搜索算法的橫向場(chǎng)景序列生成 163
12.4 基于雙向優(yōu)化技術(shù)的場(chǎng)景生成應(yīng)用分析 165
12.4.1 數(shù)據(jù)說(shuō)明 165
12.4.2 單時(shí)段風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差場(chǎng)景生成 166
12.4.3 日風(fēng)電功率序列場(chǎng)景的生成與驗(yàn)證 167
第13章 基于Copula函數(shù)的場(chǎng)景生成方法研究 173
13.1 引言 173
13.2 含多風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)的優(yōu)化模型 173
13.3 基于Copula函數(shù)風(fēng)電場(chǎng)出力的相關(guān)性分析 174
13.3.1 Copula函數(shù) 174
13.3.2 描述風(fēng)電場(chǎng)出力相關(guān)性的Copula函數(shù)實(shí)證 174
13.4 基于Copula函數(shù)場(chǎng)景優(yōu)化方法 179
13.4.1 相關(guān)說(shuō)明 179
13.4.2 算法流程 179
13.4.3 計(jì)算結(jié)果 180
13.5 算例分析 180
13.5.1 OPF-WS模型 180
13.5.2 計(jì)算結(jié)果 181
第14章 風(fēng)電功率場(chǎng)景模擬方法研究總結(jié) 183
14.1 引言 183
14.2 基于模擬的場(chǎng)景生成方法總結(jié) 183
14.3 基于削減的場(chǎng)景生成方法總結(jié) 184
下篇參考文獻(xiàn) 186