✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
随着全球能源结构的转型和清洁能源技术的快速发展,风能和光伏发电(以下简称风光发电)作为重要的可再生能源,在电力系统中的渗透率日益提高。然而,风光发电具有显著的不确定性和波动性,其出力受到天气条件、季节变化等多种因素的影响,给电力系统的安全稳定运行带来了严峻挑战。此外,不同地理位置的风光发电站的出力往往存在相关性,这种相关性也增加了电力系统调度的复杂性。因此,构建能够有效模拟风光出力不确定性和相关性的场景生成方法,对电力系统规划、运行和风险评估至关重要。本文旨在探讨基于二元Frank-Copula函数的风光出力场景生成方法,并分析其在刻画风光出力特性方面的优势和局限性。
一、风光出力不确定性和相关性的重要性
风光出力的不确定性源于气象条件的随机性。风速和光照强度的变化直接影响风力发电机组和光伏组件的发电量。这种不确定性体现在出力功率的随机波动、短时预测的偏差以及长期规划的不确定性。高比例的风光接入电力系统,会显著增加系统平衡的难度,对电网的调峰能力、备用容量和动态响应速度提出更高的要求。如果未能充分考虑风光出力的不确定性,可能导致系统频率偏差、电压波动甚至停电事故。
另一方面,风光出力之间的相关性也对电力系统产生重要影响。例如,同一区域内的多个风电场往往受到相似天气系统的影响,其出力呈现正相关性。这种正相关性意味着,当一个风电场出力下降时,其他风电场也可能同时出力下降,从而加剧系统供电不足的风险。相反,不同地理位置的风光电站可能受到不同天气系统的影响,其出力呈现负相关性或弱相关性。合理利用这种负相关性,可以降低整体出力的波动性,提高系统的稳定性和可靠性。
因此,为了更准确地评估风光接入对电力系统的影响,需要开发能够有效刻画风光出力不确定性和相关性的场景生成方法。这些方法生成的场景可以用于电力系统的潮流计算、稳定性分析、机组组合优化和风险评估,为电力系统的规划和运行提供可靠的决策支持。
二、Copula函数理论及其在风光出力建模中的应用
Copula函数理论是一种强大的统计工具,能够将多元变量的边缘分布与其联合分布分离,从而灵活地描述变量之间的相关性。其核心思想是将每个变量的边缘分布转化为均匀分布,然后通过Copula函数将这些均匀分布连接起来,构建多元变量的联合分布。
Copula函数具有以下几个显著的优点,使其在风光出力建模中得到广泛应用:
- 灵活性:
Copula函数可以与任意类型的边缘分布结合,从而能够更准确地拟合风光出力的非高斯特性。例如,风光出力往往具有偏态分布和尖峰特征,可以使用Weibull分布、Beta分布等非高斯分布来描述其边缘分布,然后使用Copula函数构建联合分布。
- 相关性建模:
Copula函数可以灵活地刻画变量之间的各种相关性,包括线性相关、非线性相关、对称相关和非对称相关。这使得它能够更全面地捕捉风光出力之间的复杂相关关系。
- 参数化:
Copula函数通常具有较少的参数,易于估计和应用。通过估计Copula函数的参数,可以有效地描述变量之间的相关结构。
常用的Copula函数包括Gaussian Copula、Clayton Copula、Gumbel Copula和Frank Copula等。不同的Copula函数适用于描述不同的相关性结构。例如,Gaussian Copula适用于描述线性相关性,而Clayton Copula和Gumbel Copula则适用于描述下尾相关和上尾相关,即当一个变量取较小或较大值时,另一个变量也倾向于取较小或较大值。
三、基于二元Frank-Copula函数的风光出力场景生成方法
本文重点关注基于二元Frank-Copula函数的风光出力场景生成方法。Frank Copula函数是一种阿基米德Copula函数,具有结构简单、参数估计方便的优点,并且能够描述正相关和负相关。其表达式如下:
C(u,v; θ) = - (1/θ) * ln{1 + [exp(-θu) - 1] * [exp(-θv) - 1] / [exp(-θ) - 1]}
其中,u和v分别代表两个风光电站出力经过边缘分布转换后的均匀分布变量,θ是Copula参数,用于描述变量之间的相关性。当θ > 0时,表示正相关;当θ < 0时,表示负相关;当θ = 0时,表示变量之间相互独立。
基于二元Frank-Copula函数的风光出力场景生成方法的步骤如下:
- 数据准备:
收集两个风光电站的历史出力数据,包括风速、光照强度等气象数据和发电量数据。
- 边缘分布拟合:
对每个风光电站的出力数据进行边缘分布拟合,选择合适的概率分布模型,如Weibull分布、Beta分布或经验分布,并估计其参数。
- Copula函数选择与参数估计:
选择Frank Copula函数来描述两个风光电站出力之间的相关性,并利用历史数据估计Copula参数θ。常用的参数估计方法包括最大似然估计和矩估计。
- 场景生成:
生成大量的均匀分布随机数对(u,v),然后利用估计得到的Copula函数参数θ,计算对应的联合概率密度。
- 逆变换:
将生成的均匀分布随机数对(u,v)通过边缘分布的逆函数转换为对应的风光出力场景。
四、Frank-Copula函数在风光出力建模中的优势与局限性
Frank-Copula函数在风光出力建模中具有以下优势:
- 简单易用:
Frank-Copula函数的结构简单,参数估计方法成熟,易于实现和应用。
- 能够描述正负相关:
Frank-Copula函数能够描述风光出力之间的正相关和负相关关系,满足实际需求。
- 适用于连续型变量:
Frank-Copula函数适用于描述连续型变量之间的相关性,而风光出力数据通常是连续的。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 安勇强.基于PaiR-Copula的条件相关性分析[D].山东科技大学,2014.DOI:10.7666/d.Y2677230.
[2] 张盼盼,熊炜.基于Copula方法的风光互补发电系统相关性模型研究[J].电测与仪表, 2014, 51(17):93-98.DOI:10.3969/j.issn.1001-1390.2014.17.018.
[3] 刘婧,钱成伟.基于二元Copula函数的上证综指与中信证券收益率相关性研究[J].高教学刊, 2015(12):2.DOI:CNKI:SUN:GJXK.0.2015-12-013.
📣 部分代码
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇