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  • 頭條上海交通大學(xué)朱晨曦博士特稿:采用改進(jìn)MCMC法的風(fēng)電功率序列建模
    2020-11-18 作者:朱晨曦, 張焰, 嚴(yán)正, 祝錦舟, 趙騰  |  來源:《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》  |  點(diǎn)擊率:
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    導(dǎo)語本文提出了基于三維狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣的改進(jìn)馬爾科夫鏈蒙特卡洛法,用于風(fēng)電出力建模,為含風(fēng)電場的電力系統(tǒng)概率潮流、隨機(jī)規(guī)劃及運(yùn)行、可靠性評(píng)估等應(yīng)用研究打下了較為堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

    團(tuán)隊(duì)介紹

    上海交通大學(xué)朱晨曦博士特稿:采用改進(jìn)MCMC法的風(fēng)電功率序列建模

     

    朱晨曦,博士研究生,研究方向?yàn)榭稍偕茉床⒕W(wǎng)、主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化及配電網(wǎng)可靠性評(píng)估。

    上海交通大學(xué)朱晨曦博士特稿:采用改進(jìn)MCMC法的風(fēng)電功率序列建模

     

    張焰,教授,博導(dǎo),研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)規(guī)劃與可靠性、電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析及智能配電網(wǎng)。

    上海交通大學(xué)朱晨曦博士特稿:采用改進(jìn)MCMC法的風(fēng)電功率序列建模

     

    嚴(yán)正,教授,博導(dǎo),研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行、電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析及電力市場。

    上海交通大學(xué)朱晨曦博士特稿:采用改進(jìn)MCMC法的風(fēng)電功率序列建模

     

    祝錦舟,博士,研究方向?yàn)殡娋W(wǎng)規(guī)劃及電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估。

    上海交通大學(xué)朱晨曦博士特稿:采用改進(jìn)MCMC法的風(fēng)電功率序列建模

     

    趙騰,博士,研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用。

    導(dǎo)語

    本文提出了基于三維狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣的改進(jìn)馬爾科夫鏈蒙特卡洛法,用于風(fēng)電出力建模,為含風(fēng)電場的電力系統(tǒng)概率潮流、隨機(jī)規(guī)劃及運(yùn)行、可靠性評(píng)估等應(yīng)用研究打下了較為堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。與現(xiàn)有馬爾科夫鏈蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)法進(jìn)行對(duì)比分析,表明該方法能更好復(fù)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)特征(轉(zhuǎn)移、波動(dòng)特征等),在提高建模精度的同時(shí),并未增加狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣生成算法的時(shí)間復(fù)雜度。

    研究背景

     

    上海交通大學(xué)朱晨曦博士特稿:采用改進(jìn)MCMC法的風(fēng)電功率序列建模

     

    含風(fēng)電場的電力系統(tǒng)概率潮流、隨機(jī)規(guī)劃及運(yùn)行、可靠性評(píng)估等應(yīng)用研究大多基于時(shí)序模擬技術(shù),即采用大量實(shí)測風(fēng)電數(shù)據(jù)(數(shù)年甚至數(shù)十年的數(shù)據(jù))進(jìn)行仿真。然而,對(duì)于許多新建風(fēng)電廠,其實(shí)測數(shù)據(jù)的長度無法滿足該技術(shù)的要求,此時(shí)風(fēng)電功率序列建模十分必要。此外,隨著現(xiàn)代電力系統(tǒng)的復(fù)雜度、網(wǎng)密度及分布式資源滲透率的提高,即使存在相對(duì)大量的高質(zhì)量歷史風(fēng)電數(shù)據(jù),也不足以支持時(shí)序模擬技術(shù)的運(yùn)用,因此迫切需要開展風(fēng)電功率序列建模研究。

    論文所解決的問題及意義

    鑒于風(fēng)電功率序列建模研究的必要性和迫切性,本文提出一種既能增加建模精度,又能盡量保持建模經(jīng)濟(jì)性的風(fēng)電功率序列建模方法。

    該方法通過結(jié)合風(fēng)電功率的實(shí)際特征,對(duì)現(xiàn)有MCMC法進(jìn)行改進(jìn),解決了以往基于MCMC法的風(fēng)電功率序列建模研究中存在的兩個(gè)主要問題:1)主觀劃分風(fēng)電功率序列;2)未考慮狀態(tài)持續(xù)時(shí)間對(duì)狀態(tài)轉(zhuǎn)移的影響。

    論文方法及創(chuàng)新點(diǎn)

    如圖1所示,本文在建模流程上可分為三步,依次為狀態(tài)劃分過程建模、狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程建模及波動(dòng)特征添加過程建模。

    上海交通大學(xué)朱晨曦博士特稿:采用改進(jìn)MCMC法的風(fēng)電功率序列建模

    圖1 基于改進(jìn)MCMC法的風(fēng)電功率序列建模結(jié)構(gòu)圖

    第一步:通過研究面向隨機(jī)變量(風(fēng)電功率)建模的滑動(dòng)平均濾波參數(shù)尋優(yōu)方法和構(gòu)建狀態(tài)數(shù)優(yōu)化決策模型(見式(1)),提出風(fēng)電功率序列的自適應(yīng)狀態(tài)劃分策略,客觀劃分歷史數(shù)據(jù)。

    上海交通大學(xué)朱晨曦博士特稿:采用改進(jìn)MCMC法的風(fēng)電功率序列建模

    公式 (1)

    第二步:針對(duì)現(xiàn)有方法難以計(jì)及狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率隨狀態(tài)持續(xù)時(shí)間增長而變化的問題(見圖2),提出三維狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣(見圖3)及其解維修正方法,抽樣生成人造風(fēng)電功率狀態(tài)序列。

    上海交通大學(xué)朱晨曦博士特稿:采用改進(jìn)MCMC法的風(fēng)電功率序列建模

    圖2 某一狀態(tài)的自跳變轉(zhuǎn)移概率

    上海交通大學(xué)朱晨曦博士特稿:采用改進(jìn)MCMC法的風(fēng)電功率序列建模

    圖3 三維狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣

    第三步:在分析歷史數(shù)據(jù)波動(dòng)量及噪聲的概率分布(見式(2))的基礎(chǔ)上,依次疊加波動(dòng)量及噪聲,模擬出人造風(fēng)電功率序列。

    上海交通大學(xué)朱晨曦博士特稿:采用改進(jìn)MCMC法的風(fēng)電功率序列建模

    公式(2)

    結(jié)論

    1)與現(xiàn)有MCMC法相比,本文建模方法能更好地復(fù)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移、波動(dòng)、功率值概率分布、自相關(guān)性及狀態(tài)持續(xù)時(shí)間概率分布等特征。

    2)在風(fēng)電功率序列的自適應(yīng)狀態(tài)劃分策略中,提出的面向隨機(jī)變量建模的滑動(dòng)平均濾波窗口長度自適應(yīng)選取方法,以隨機(jī)變量建模輸出結(jié)果反饋調(diào)節(jié)窗口長度,能提高隨機(jī)變量建模對(duì)歷史數(shù)據(jù)自相關(guān)性的復(fù)現(xiàn)程度,從而為濾波參數(shù)的尋優(yōu)方法提供了一種新思路;建立的狀態(tài)數(shù)優(yōu)化決策模型綜合考慮了分類精度及MC模型建模質(zhì)量指標(biāo),能實(shí)現(xiàn)狀態(tài)數(shù)的最優(yōu)決策,避免了根據(jù)經(jīng)驗(yàn)預(yù)設(shè)狀態(tài)數(shù),主觀劃分歷史數(shù)據(jù)的不足。

    3)構(gòu)建的三維狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣能在不增加狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣生成算法時(shí)間復(fù)雜度的基礎(chǔ)上,計(jì)及狀態(tài)持續(xù)時(shí)間對(duì)狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程的影響,使得生成的人造風(fēng)電功率狀態(tài)序列在更好復(fù)現(xiàn)歷史轉(zhuǎn)移特征的同時(shí),不存在狀態(tài)持續(xù)時(shí)間過長的問題。

    4)本文方法可推廣至其它隨機(jī)變量建模之中,尤其適用于隨機(jī)變量短時(shí)內(nèi)無劇烈跳變的應(yīng)用場景,如光伏出力及負(fù)荷大小序列建模等。

    引用本文

    朱晨曦, 張焰, 嚴(yán)正, 祝錦舟, 趙騰. 采用改進(jìn)馬爾科夫鏈蒙特卡洛法的風(fēng)電功率序列建模[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2020, 35(3): 577-589. Zhu Chenxi, Zhang Yan, Yan Zheng, Zhu Jinzhou, Zhao Teng. A Wind Power Time Series Modeling Method Based on the Improved Markov Chain Monte Carlo Method. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(3): 577-589.

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