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基于爬坡方向状态划分的MCMC风电功率序列建模方法
被引量：
1
1
作者
崔黎丽
周云海
+2 位作者
石基辰
高怡欣
燕良坤
《现代电子技术》
北大核心
2024年第8期113-120,共8页
由于电网弃风或者灵活性资源不足往往发生在风电大量发电时,故提高风电时间序列模型对大出力状态的建模-抽样精度,有助于后续的电网灵活性资源相关研究。在传统马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)法和持续与波动蒙特卡罗(PV-MC)法基础上,提出一...
由于电网弃风或者灵活性资源不足往往发生在风电大量发电时,故提高风电时间序列模型对大出力状态的建模-抽样精度,有助于后续的电网灵活性资源相关研究。在传统马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)法和持续与波动蒙特卡罗(PV-MC)法基础上,提出一种考虑爬坡方向状态划分的改进方法,以更准确地描述风电出力连续爬坡至大出力状态的过程。该方法以累积分布概率而不是以功率大小均匀划分状态区间,使各个状态区间的样本分布更均匀,提高了风电时间序列模型对大出力状态的建模-抽样精度。通过算例比较所提方法、MCMC法及PV-MC法生成风电功率序列与历史数据的分布特性和统计特性指标,结果表明,所提方法的拟合度较好,且能够有效解决MCMC法和PV-MC法高出力、样本偏少的问题。
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关键词
风力发电
风电功率时间序列
马尔科夫链
蒙特卡洛
法
持续与
波动
蒙特卡洛
(
pv-mc
)
法
爬坡方向
状态划分
累积分布概率
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职称材料
题名
基于爬坡方向状态划分的MCMC风电功率序列建模方法
被引量：
1
1
作者
崔黎丽
周云海
石基辰
高怡欣
燕良坤
机构
三峡大学电气与新能源学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第8期113-120,共8页
文摘
由于电网弃风或者灵活性资源不足往往发生在风电大量发电时,故提高风电时间序列模型对大出力状态的建模-抽样精度,有助于后续的电网灵活性资源相关研究。在传统马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)法和持续与波动蒙特卡罗(PV-MC)法基础上,提出一种考虑爬坡方向状态划分的改进方法,以更准确地描述风电出力连续爬坡至大出力状态的过程。该方法以累积分布概率而不是以功率大小均匀划分状态区间,使各个状态区间的样本分布更均匀,提高了风电时间序列模型对大出力状态的建模-抽样精度。通过算例比较所提方法、MCMC法及PV-MC法生成风电功率序列与历史数据的分布特性和统计特性指标,结果表明,所提方法的拟合度较好,且能够有效解决MCMC法和PV-MC法高出力、样本偏少的问题。
关键词
风力发电
风电功率时间序列
马尔科夫链
蒙特卡洛
法
持续与
波动
蒙特卡洛
(
pv-mc
)
法
爬坡方向
状态划分
累积分布概率
Keywords
wind power generation
wind power time series
Markov chain Monte Carlo method
persistence and variation-Monte Carlo(
pv-mc
)method
climbing direction
state division
cumulative distribution probability
分类号
TN911.23-34 [电子电信—通信与信息系统]
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于爬坡方向状态划分的MCMC风电功率序列建模方法
崔黎丽
周云海
石基辰
高怡欣
燕良坤
《现代电子技术》
北大核心
2024
1
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