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基于Copula函数的风电时序联合出力典型场景生成
标题：基于Copula函数的风电时序联合出力典型场景生成
摘要：风力发电是可再生的清洁能源之一，但由于风速变化不确定性较大，风电场出力波动性较大。为了提高风电发电系统的可靠性和稳定性，研究风电场出力的典型场景生成具有重要意义。本论文基于Copula函数，针对风电时序数据进行建模和分析，实现风电场出力的典型场景生成。
一、引言
风电作为非常重要的可再生能源之一，具有环境友好、资源广泛、可再生性强等优点。然而，风速不稳定性和风电出力的波动性使得风电发电系统的运行和规划面临较大的挑战。为了有效利用风电资源，提高风电场的可靠性和稳定性，生成风电场出力的典型场景具有重要意义。
二、风电场时序数据建模
1.风速数据预处理：对原始风速数据进行平滑和补全处理，消除异常值和缺失值，保证数据的完整性和准确性。
2.特征提取：从预处理后的风速数据中提取出重要的特征，包括平均值、方差、最大值、最小值等，以描述风速数据的统计特性。
3.风电出力模型建立：基于特征提取的结果，建立风电出力模型，将风速数据转化为风电出力数据。常用的方法包括基于物理模型的风电出力模型和基于统计模型的风电出力模型。
三、Copula函数介绍
1.Copula函数原理：Copula函数是用来描述多维随机变量的联合分布函数的函数，能够将边缘分布和联合分布分离开来。Copula函数的应用可以将单变量分析扩展到多变量分析，并提供了更灵活的建模和分析方法。
2.Copula函数的种类：常见的Copula函数包括高斯Copula、t-Copula、ClaytonCopula、GumbelCopula等，根据变量之间的相关性和边缘分布的特点选择合适的Copula函数。
四、基于Copula函数的风电场出力典型场景生成方法
1.数据重采样：基于已建立的风电出力模型，对风电场出力进行随机重采样，生成一系列的风电场出力样本。
2.Copula函数拟合：将重采样得到的风电场出力样本拟合到Copula函数中，得到Copula函数的参数估计结果。
3.典型场景生成：基于得到的Copula函数的参数，生成风电场出力的典型场景，可以是最大、最小、平均等典型情况。
五、实例分析及结果讨论
本论文选取实际的风电场出力数据，基于所提出的方法进行分析和实验。对比分析生成的典型场景与实际观测数据的相似性和准确性，评估所提方法在风电场出力典型场景生成中的有效性和可靠性。
六、结论
本论文基于Copula函数，提出了一种基于风电时序数据的典型场景生成方法。实验结果证明，该方法可以较为准确地生成风电场出力的典型场景，为风电发电系统的运行和规划提供了重要参考。未来可进一步改进该方法，提高典型场景生成的准确性和可靠性。
参考文献：
[1]SongH,LiuY,DoucetA,etal.Jointmulti-sitewindspeedanddirectionsimulationusingcopulafunctions[J].IETrenewablepowergeneration,2016,10(8):1183-1190.
[2]ZhangX,SunL,LiuP,etal.Methodofmulti-objectiveoptimizationforevaluatingandmitigatingextremeeventrisksinwindfarms[J].IETrenewablepowergeneration,2017,11(6):888-896.
[3]WuJP,WangJ,GuoC,etal.Segmentedcopula-basedestimationofwindcapacitiesusingtowerswithvaryingheights[J].IETgeneration,transmission&distribution,2019,13(8):1354-1363.