一种基于纵向时刻的风电功率Markov链模型状态划分改进方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种基于纵向时刻的风电功率Markov链模型状态划分改进方法。
【背景技术】
[0002] 风电作为当前使用效率最高的新能源发电形式，在迅速发展的同时，其大规模并 网给电网带来的不良影响成为电力行业亟待解决的问题。因此，准确把握风电功率波 动规律、提高风电功率预测准确度，对于优化含风电电力系统的调控、提高风电利用效率、 突破风电发展瓶颈具有十分重要的意义W。
[0003] 为了描述风电功率的随机特性和波动规律，已有文献基于各类方法进行了大量研 究离散Markov链模型在生成风电功率时间序列、分析风速和风电功率随机过程波动 特性等领域表现出了独特的优势。文献巧-9]利用小时级平均风速的Markov链模型，分析 了风速时间序列的转移规律，指出使用Markov链模型能够如实保留原始数据的数字特征。 文献[10]利用MCMC(Markov化ain Monte Carlo)方法生成了满足原始数据特征的风电功 率时间序列，并指出直接针对风电输出功率建模可W有效减少状态个数和Markov链阶数。 文献[11]结合风电功率持续时间特性和波动量分布有效改进了传统MCMC方法的不足。文 献[切W x2检验的方法验证了风电功率时间序列的马氏性，并对比了一阶和二阶Markov 链模型和传统PM方法的预测性能，指出当状态数量相同时，基于Markov链模型的预测方 法相比于传统PM方法取得了更高的预测精度，且二阶模型优势更突出。文献[13]在文献 [12]的基础上，建立了多状态空间的混合Markov链模型，给出了预测点的概率分布信息， 进一步改进了预测效果。
[0004] 已有文献构建的风电功率Markov链模型，虽然通过转移概率矩阵反映了风电 功率时间序列的转移特性，并在模拟、预测等领域取得了较好的应用效果，但Markov链 模型的状态划分问题依然有待探讨。Markov链状态空间的划分是构建模型的基础，文献 [12-13]对比了不同状态空间Markov链模型的预测效果，状态数的增加意味着每个状态变 得更加精细，预测精度随之提高。文献[14]指出状态划分越精细，Markov链模型精度越高。 而现有模型一般采用等分额定功率区间的方法确定状态空间，该方法简单易行而且能涵盖 所有可能取值范围，但若细化状态空间，需增加大量数据来保证每个状态有充足的样本的。 若利用风电功率样本数据的概率统计特性，限制状态等分的范围，可W在不增加数据量的 前提下，细化状态空间，而该问题目前鲜有研究。
[0005] 文献[1引提出了纵向时刻统计方法，该方法不同于传统横向时间轴下的风电功 率研究，致力于发掘每天同一时刻的风电功率规律，给出了与各纵向时刻对应的固有分布 规律。
[0006] 针对建模数据的取值范围，设定合适的随机变量状态空间是构建Markov链模型 的基础，为了尽可能提高模型精度，状态空间的划分应尽量精细。现有Markov链模型构建 方法在确定随机变量的状态空间时，一般将功率区间[0, Pw]进行等分，Pw为额定装机容量， 等分所得的每个小区间对应一个状态。该一方法设置的状态空间虽能覆盖所有可能出力范 围，但由于风电功率的概率分布特征表现为小出力概率较大，大出力尤其接近满出力的概 率较小，往往出现接近满出力状态的样本数极少甚至为0的情况。
[0007] 本文基于文献[1引的风电功率纵向时刻概率分布，提出了的一种新的Markov链 模型状态划分方法，该方法求取了风电功率概率分布的置信区间，W置信区间代替常规等 分法中的额定功率区间，限制了等分状态的范围，在不增加建模数据的前提下使状态空间 的划分更加细致，从而提高了 Markov链模型的精度。
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