基于风电波动多尺度分解的建模方法

    公开(公告)号:CN109038675A

    公开(公告)日:2018-12-18

    申请号:CN201811012268.1

    申请日:2018-08-31

    IPC分类号: H02J3/38

    摘要: 本发明提供了一种基于风电波动多尺度分解的建模方法,包括:根据预先采集的第一风电历史数据,分析风电波动的时间特性和统计特性,以确定风电波动分解分量以及所述风电波动分解分量对应的时间尺度;根据所述风电波动分解分量及其对应的时间尺度,采用两级WMMF滤波器对所述第一风电历史数据进行风电多尺度波动分解,获得低频趋势分量、中频波动分量以及高频波动分量;根据所述低频趋势分量、所述中频波动分量以及所述高频波动分量,建立多维概率模型。通过上述方法能够依据原始风电功率时间序列的风电波动的波动特征和相关性建立多维概率模型,从而保留了完整风电波动过程的特征,最大程度地模拟了风电出力特性。

    基于风电波动多尺度分解的建模方法

    公开(公告)号:CN109038675B

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN201811012268.1

    申请日:2018-08-31

    IPC分类号: H02J3/38

    摘要: 本发明提供了一种基于风电波动多尺度分解的建模方法,包括:根据预先采集的第一风电历史数据,分析风电波动的时间特性和统计特性,以确定风电波动分解分量以及所述风电波动分解分量对应的时间尺度;根据所述风电波动分解分量及其对应的时间尺度,采用两级WMMF滤波器对所述第一风电历史数据进行风电多尺度波动分解,获得低频趋势分量、中频波动分量以及高频波动分量;根据所述低频趋势分量、所述中频波动分量以及所述高频波动分量,建立多维概率模型。通过上述方法能够依据原始风电功率时间序列的风电波动的波动特征和相关性建立多维概率模型,从而保留了完整风电波动过程的特征,最大程度地模拟了风电出力特性。