计及多重相关性的风矢量生成模型及其应用
发布时间：2020-01-18 17:16
【摘要】：同一区域内两风电场的风矢量(风速和风向)均存在相关性和条件相依性,在含风电场的电力系统可靠性评估中模拟具有相关性和条件相依性的风速和风向样本是进行可靠性评估的先决条件。文中根据Copula理论建立两风电场风速与风速、风向与风向间的相关性模型,采用经验分布和Weibull分布模型,以及聚类、变换和插值方法建立风速与风向的条件相依模型,进而建立具有相关性和条件相依性的两风电场风速和风向数据生成模型。采用实际观测风速和风向数据对所提方法和模型进行了验证,结果表明模拟数据能够保持与原始数据相同的相关性、条件相依性、统计特性和分布特性,从而证明了模型的正确性和实用性。将该模型应用到IEEE-RBTS可靠性测试系统中,测试结果表明上述模型可直接应用于风电场可靠性效益和影响分析中。
【图文】：
、风向经验分布和风速Ｗｅｉｂｕｌｌ分布模型建立满足相关性和条件相依特性的风速和风向数据生成模型。１风速和风向相关及条件相依性分析１．１相关性的初步分析相关性是指两风电场内风速与风速、风向与风向的相关性。本节取两个风电场实测小时风速和风向数据（２０１０－０１－０１至２０１２－１２－３１），分析它们之间存在的相关性和条件相依性。利用式（１）中的线性相关系数（ρ）刻画它们之间的相关特性，并绘制风速频率直方图和风向频率直方图以更直观地展示它们之间的相关性，如图１所示。根据频率直方图的含义，图中的频率是指落入各组距内的频数除以样本总数而得到的值。图１风速和风向的边缘分布二元直方图Ｆｉｇ．１Ｍａｒｇｉｎａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｈｉｓｔｏｇｒａｍｏｆｂｉｖａｒｉａｔｅｗｉｎｄｓｐｅｅｄａｎｄｗｉｎｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎ在图１中，为比较相关与不相关数据的差异，也绘制了随机模拟的风速和风向数据（该数据与原始风速、风向数据有相同的概率分布特性）的直方图。ρ＝Ｅ（（Ｘ－Ｅ（Ｘ））（Ｙ－Ｅ（Ｙ）））Ｄ（i幔兀模╥幔伲ǎ保┦街校海睾停傥婊淞浚唬牛，
本文编号：2570923
【图文】：
、风向经验分布和风速Ｗｅｉｂｕｌｌ分布模型建立满足相关性和条件相依特性的风速和风向数据生成模型。１风速和风向相关及条件相依性分析１．１相关性的初步分析相关性是指两风电场内风速与风速、风向与风向的相关性。本节取两个风电场实测小时风速和风向数据（２０１０－０１－０１至２０１２－１２－３１），分析它们之间存在的相关性和条件相依性。利用式（１）中的线性相关系数（ρ）刻画它们之间的相关特性，并绘制风速频率直方图和风向频率直方图以更直观地展示它们之间的相关性，如图１所示。根据频率直方图的含义，图中的频率是指落入各组距内的频数除以样本总数而得到的值。图１风速和风向的边缘分布二元直方图Ｆｉｇ．１Ｍａｒｇｉｎａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｈｉｓｔｏｇｒａｍｏｆｂｉｖａｒｉａｔｅｗｉｎｄｓｐｅｅｄａｎｄｗｉｎｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎ在图１中，为比较相关与不相关数据的差异，也绘制了随机模拟的风速和风向数据（该数据与原始风速、风向数据有相同的概率分布特性）的直方图。ρ＝Ｅ（（Ｘ－Ｅ（Ｘ））（Ｙ－Ｅ（Ｙ）））Ｄ（i幔兀模╥幔伲ǎ保┦街校海睾停傥婊淞浚唬牛，
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