10.13334/j.0258-8013.pcsee.182412
基于隐马尔科夫模型的多风电场相关性出力时间序列建模方法
生成具有相关性的多风电场中长期出力时间序列,对电力系统规划和调度运行具有重要的意义.该文提出一种基于隐马尔可夫模型的多风电场出力时间序列建模方法.将风电出力的相关性作为隐马尔可夫模型的状态变量,并利用Markov链描述其时变特性;将各风电场在相邻时刻的出力作为隐马尔可夫模型的观测变量,建立相关性状态与相邻时刻出力的概率映射关系.利用Baum Welch算法估计隐马尔可夫模型参数,获取时变相关性状态的转移概率矩阵和各状态下多个风电场在相邻时刻出力的联合概率分布.最后,通过蒙特卡罗仿真逐月生成多风电场出力的时间序列场景.算例中对我国西北某省份的3个风电场进行测试,结果显示:所提方法生成的各风电场出力的年/月特性、概率分布特性、波动特性和自相关性均优于独立建模方法,并且风电出力相关性与历史序列非常接近,证明所提方法的有效性.
多风电场、时间序列、时变相关性、隐马尔可夫模型、联合概率分布
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TM71(输配电工程、电力网及电力系统)
2019-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
5683-5691
