区域风电功率建模方法、装置、存储介质和设备与流程

技术特征：
1.一种区域风电功率建模方法，其特征在于，包括：获取设定区域若干个风电场的历史发电功率，基于各所述历史发电功率对所述风电场进行线性相关性分析和聚类处理，得到所述设定区域的多个等值风电场，其中所述等值风电场的数量小于所述风电场的数量；根据各个所述等值风电场，利用非参数正交级数方法，建立各个等值风电场的边缘密度函数；根据每一个所述等值风电场的边缘密度函数，利用pair-copula函数方法，建立设定区域的风电功率联合概率分布模型。2.如权利要求1所述的区域风电功率建模方法，其特征在于，所述对所述风电场进行线性相关性分析包括：根据设定区域风电场的历史发电功率，遍历计算得到设定区域内任意两个风电场的发电功率相关系数；根据所述风电场的发电功率相关系数，计算得到任意两个风电场之间的相关性距离。3.如权利要求1所述的区域风电功率建模方法，其特征在于，所述聚类处理为k-medoids聚类处理，包括：根据所述风电场之间的相关性距离计算得到风电场的密集指标；根据所述风电场的密集指标由小到大进行排序，选取密集指标最小的前k个风电场作为聚类初始中心点，剩余的风电场作为聚类初始非中心点；根据所述聚类初始非中心点与聚类初始中心点的距离进行聚类迭代处理，得到k个等值风电场；其中k为等值风电场的数量。4.如权利要求1所述的区域风电功率建模方法，其特征在于，所述根据所述等值风电场，利用非参数正交级数方法，建立等值风电场的边缘密度函数包括：所述等值风电场的边缘密度函数表达式为：其中，w
′
k
为第k个等值风电场，p
′
k
为第k个等值风电场的发电功率，φ
j
(p
′
k
)为第k个等值风电场的fourier基，β
j
为fourier基的系数，j为取舍点。5.如权利要求1所述的区域风电功率建模方法，其特征在于，所述风电功率联合概率模型的表达式为：其中，w
′
k
为第k个等值风电场，p
′
k
为第k个等值风电场的功率，p
′
j
为第j个等值风电场的功率，c
j，j i|j 1，...，j i-1
为拟合求得的第i-1层第j个二元copula函数，为等值风电场的边缘密度函数。6.一种区域风电功率建模装置，其特征在于，包括：等值风电场建立模块，用于获取设定区域若干个风电场的历史发电功率，基于各所述历史发电功率对所述风电场进行线性相关性分析和聚类处理，确定所述设定区域的多个等
值风电场，其中所述等值风电场的数量小于所述风电场的数量；边缘密度函数建立模块，用于根据各个所述等值风电场，利用非参数正交级数方法，建立各个等值风电场的边缘密度函数；风电功率联合概率模型建立模块，用于根据每一个所述等值风电场的边缘密度函数，利用pair-copula函数方法，建立设定区域的风电功率联合概率模型。7.如权利要求6所述的一种区域风电功率建模装置，其特征在于，所述等值风电场建立模块包括线性相关性分析模块，用于根据设定区域的风电场的历史发电功率，遍历计算得到区域内任意两个风电场的发电功率的相关系数，并且根据所述相关系数，计算得到任意两个风电场之间的相关性距离。8.如权利要求7所述的一种区域风电功率建模装置，其特征在于，所述等值风电场建立模块还包括聚类模块，用于根据所述风电场之间的相关性距离计算得到风电场的密集指标，根据所述密集指标由小到大进行排序，选取密集指标最小的前k个风电场作为聚类初始中心点，剩余的风电场作为聚类初始非中心点，根据所述聚类初始非中心点与聚类初始中心点的距离进行聚类迭代处理，得到k个等值风电场，其中k为等值风电场的数量。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项区域风电功率建模方法的步骤。10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时执行权利要求1-5中任一项区域风电功率建模方法。

技术总结
本申请提供一种区域风电功率建模方法，包括：获取设定区域若干个风电场的历史发电功率，基于各所述历史发电功率对区域内的风电场进行线性相关性分析和聚类处理，确定所述设定区域的多个等值风电场；根据各个所述等值风电场，利用正交级数方法，建立各个等值风电场的边缘密度函数；根据每一个所述等值风电场的边缘密度函数，利用Pair-Copula函数方法，建立设定区域的风电功率联合概率模型。通过上述方法，减少区域内风电场的计算数量，降低建模维度，并且避免随机变量边界效应的影响，提高风电场发电功率相关性的概率建模精确度。电场发电功率相关性的概率建模精确度。电场发电功率相关性的概率建模精确度。


技术研发人员：孙艳 陈雁 莫东 崔长江 李秋文 宋吉峰 张旻钰 林洁
受保护的技术使用者：南方电网科学研究院有限责任公司
技术研发日：2022.04.26
技术公布日：2022/7/29