一种流域水风光资源联合随机模拟方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种流域水风光资源联合随机模拟方法、装置及电子设备，获取龙头水库入库径流历史长系列数据、任意相邻水库的区间径流历史长系列数据和风光出力历史长系列数据；基于龙头水库入库径流历史长系列数据建立龙头水库入库径流联合分布函数，并生成龙头水库入库径流模拟样本值序列；基于龙头水库入库径流历史长系列数据和所述区间径流历史长系列数据，建立水库径流三维联合分布函数，并结合龙头水库入库径流模拟样本值序列生成下游其他水库入库径流模拟样本序列值；基于流域径流历史长系列数据和风光出力历史长系列数据，建立水风光资源联合分布函数并生成风光出力模拟样本序列值，通过“先径流后风光、先上游后下游”进行逐级模拟。进行逐级模拟。进行逐级模拟。

【技术实现步骤摘要】
一种流域水风光资源联合随机模拟方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及多变量随机模拟
，具体涉及一种流域水风光资源联合随机模拟方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]水风光清洁能源的开发利用是应对气候变化、保障未来能源安全的有效应对措施。风光资源受气候和气象因素影响具有波动性、间歇性、随机性等特点，频繁波动的风光出力接入电网会加剧电网的调频、调峰压力，影响电网安全运行。水电能源调节速度快、能源可存储，能够平抑风光能源接入电力系统的波动影响，有效解决大规模风光电集中入网的消纳难题。通过水风光多能互补调度将之前频繁波动的出力曲线改善为较为平稳的输出，对于保障电网的安全稳定运行具有重要意义。
[0003]水风光多能互补优化调度方案设计、规则提取及风险分析等均需以长系列径流及风光出力资料为基础。利用实测资料序列开展水风光资源多变量随机模拟研究，模拟生成大量径流和风光出力序列，并使其最大程度地保持历史序列的统计特性，能够为调度方案风险分析提供丰富的输入数据。目前，现有相关技术虽然可以有效解决流域范围内兼顾时空相关性的径流随机模拟问题，或者小区域范围内风光出力的联合随机模拟问题，但无法实现流域范围内水风光资源的多变量、时空双尺度的联动随机模拟。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了涉及一种流域水风光资源联合随机模拟方法、装置及电子设备，以解决现有技术中流域范围内水风光资源的多变量与时空双尺度不能联动随机模拟的技术问题。
[0005]本专利技术提出的技术方案如下：
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种流域水风光资源联合随机模拟方法，该流域水风光资源联合随机模拟方法包括：获取流域径流历史长系列数据和风光出力历史长系列数据，所述流域径流长系列历史数据包括龙头水库入库径流历史长系列数据和任意相邻水库的区间径流历史长系列数据；基于所述龙头水库入库径流历史长系列数据建立龙头水库入库径流联合分布函数，并基于所述龙头水库入库径流联合分布函数生成龙头水库入库径流模拟样本值序列；基于所述龙头水库入库径流历史长系列数据和所述区间径流历史长系列数据，建立水库径流三维联合分布函数；基于所述龙头水库入库径流模拟样本值序列，利用所述水库径流三维联合分布函数生成下游其他水库入库径流模拟样本序列值；基于所述流域径流历史长系列数据和所述风光出力历史长系列数据，建立水风光资源联合分布函数；基于所述龙头水库入库径流模拟样本值序列或所述下游其他水库入库径流模拟样本序列值，利用所述水风光资源联合分布函数，生成各水库左右两岸的风光出力模拟样本序列值。
[0007]结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述风光出力历史长系列数据包括各水库左右两岸的风电出力历史长系列数据和各水库左右两岸的光伏出力历史
长系列数据；获取流域径流历史长系列数据和风光出力历史长系列数据之后，所述方法还包括：对所述流域径流历史长系列数据、所述各水库左右两岸的风电出力历史长系列数据和所述各水库左右两岸的光伏出力历史长系列数据进行标准化处理，得到标准化流域径流历史长系列数据、各水库左右两岸的标准化风电出力历史长系列数据和各水库左右两岸的标准化光伏出力历史长系列数据；对所述标准化流域径流历史长系列数据、所述各水库左右两岸的标准化风电出力历史长系列数据和所述各水库左右两岸的标准化光伏出力历史长系列数据进行两两相关性分析，得到时间与空间的相关性结果。
[0008]结合第一方面，在第一方面的另一种可能的实现方式中，基于所述龙头水库入库径流历史长系列数据建立龙头水库入库径流联合分布函数，包括：基于所述龙头水库入库径流历史长系列数据，计算任意相邻时段的龙头水库入库径流相关系数；基于所述龙头水库入库径流相关系数，建立任意相邻时段的龙头水库入库径流的边缘分布函数；对所述任意相邻时段的龙头水库入库径流的边缘分布函数进行联合处理，得到所述龙头水库入库径流联合分布函数。
[0009]结合第一方面，在第一方面的又一种可能的实现方式中，基于所述龙头水库入库径流联合分布函数生成龙头水库入库径流模拟样本值序列，包括：基于所述龙头水库入库径流联合分布函数，生成当前时段对应的第一随机数和与所述当前时段相邻的相邻时段对应的第二随机数；基于所述第一随机数和所述龙头水库入库径流的边缘分布函数，生成所述当前时段对应的龙头水库入库径流模拟第一样本值；基于所述龙头水库入库径流模拟样本值、所述第二随机数和所述龙头水库入库径流的边缘分布函数，生成所述相邻时段对应的龙头水库入库径流模拟第二样本值；基于所述龙头水库入库径流模拟第一样本值和所述龙头水库入库径流模拟第二样本值，确定所述龙头水库入库径流模拟样本值序列。
[0010]结合第一方面，在第一方面的又一种可能的实现方式中，基于所述龙头水库入库径流历史长系列数据和所述区间径流历史长系列数据，建立水库径流三维联合分布函数，包括：基于所述龙头水库入库径流历史长系列数据和所述区间径流历史长系列数据，计算时空综合条件相关系数；基于所述时空综合条件相关系数，建立所述相邻时段内所述任意相邻水库的区间径流边缘分布函数；对所述任意相邻水库的区间径流边缘分布函数进行联合处理，得到所述水库径流三维联合分布函数。
[0011]结合第一方面，在第一方面的又一种可能的实现方式中，基于所述流域径流历史长系列数据和所述风光出力历史长系列数据，建立水风光资源联合分布函数，包括：基于所述风光出力历史长系列数据，经过拟合优选处理，得到各水库左右两岸的相邻时段内的风电出力边缘分布函数和光伏出力边缘分布函数；基于各水库左右两岸的所述风电出力边缘分布函数和各水库左右两岸的所述光伏出力边缘分布函数，确定所述水风光资源联合分布函数。
[0012]结合第一方面，在第一方面的又一种可能的实现方式中，基于所述龙头水库入库径流模拟样本值序列或所述下游其他水库入库径流模拟样本序列值，利用所述水风光资源联合分布函数，生成各水库左右两岸的风光出力模拟样本序列值，包括：基于所述水风光资源联合分布函数，生成所述当前时段对应的第三随机数和所述相邻时段对应的第四随机数；基于所述水风光资源联合分布函数、所述第三随机数和所述龙头水库入库径流模拟样本值序列，生成所述相邻时段对应的龙头水库左右两岸的风光出力模拟第一样本值；基于
所述水风光资源联合分布函数和所述第四随机数，生成所述当前时段对应的龙头水库左右两岸的风光出力模拟第二样本值；基于所述龙头水库左右两岸的风光出力模拟第一样本值和所述龙头水库左右两岸的风光出力模拟第二样本值，确定所述龙头水库左右两岸的风光出力模拟样本序列值。
[0013]第二方面，本专利技术实施例提供一种流域水风光资源联合随机模拟装置，该流域水风光资源联合随机模拟装置包括：获取模块，用于获取流域径流历史长系列数据和风光出力历史长系列数据，所述流域径流长系列历史数据包括龙头水库入库径流历史长系列数据和任意相邻水库的区间径流历史长系列数据；第一生成模块，用于基于所述龙头水库入库径流历史长系列数据建立龙头水库入库径流联合分布函数，并基于所述龙头水库本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种流域水风光资源联合随机模拟方法，其特征在于，所述方法包括：获取流域径流历史长系列数据和风光出力历史长系列数据，所述流域径流长系列历史数据包括龙头水库入库径流历史长系列数据和任意相邻水库的区间径流历史长系列数据；基于所述龙头水库入库径流历史长系列数据建立龙头水库入库径流联合分布函数，并基于所述龙头水库入库径流联合分布函数生成龙头水库入库径流模拟样本值序列；基于所述龙头水库入库径流历史长系列数据和所述区间径流历史长系列数据，建立水库径流三维联合分布函数；基于所述龙头水库入库径流模拟样本值序列，利用所述水库径流三维联合分布函数生成下游其他水库入库径流模拟样本序列值；基于所述流域径流历史长系列数据和所述风光出力历史长系列数据，建立水风光资源联合分布函数；基于所述龙头水库入库径流模拟样本值序列或所述下游其他水库入库径流模拟样本序列值，利用所述水风光资源联合分布函数，生成各水库左右两岸的风光出力模拟样本序列值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风光出力历史长系列数据包括各水库左右两岸的风电出力历史长系列数据和各水库左右两岸的光伏出力历史长系列数据；获取流域径流历史长系列数据和风光出力历史长系列数据之后，所述方法还包括：对所述流域径流历史长系列数据、所述各水库左右两岸的风电出力历史长系列数据和所述各水库左右两岸的光伏出力历史长系列数据进行标准化处理，得到标准化流域径流历史长系列数据、各水库左右两岸的标准化风电出力历史长系列数据和各水库左右两岸的标准化光伏出力历史长系列数据；对所述标准化流域径流历史长系列数据、所述各水库左右两岸的标准化风电出力历史长系列数据和所述各水库左右两岸的标准化光伏出力历史长系列数据进行两两相关性分析，得到时间与空间的相关性结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述龙头水库入库径流历史长系列数据建立龙头水库入库径流联合分布函数，包括：基于所述龙头水库入库径流历史长系列数据，计算任意相邻时段的龙头水库入库径流相关系数；基于所述龙头水库入库径流相关系数，建立任意相邻时段的龙头水库入库径流的边缘分布函数；对所述任意相邻时段的龙头水库入库径流的边缘分布函数进行联合处理，得到所述龙头水库入库径流联合分布函数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述龙头水库入库径流联合分布函数生成龙头水库入库径流模拟样本值序列，包括：基于所述龙头水库入库径流联合分布函数，生成当前时段对应的第一随机数和与所述当前时段相邻的相邻时段对应的第二随机数；基于所述第一随机数和所述龙头水库入库径流的边缘分布函数，生成所述当前时段对应的龙头水库入库径流模拟第一样本值；基于所述龙头水库入库径流模拟样本值、所述第二随机数和所述龙头水库入库径流的
边缘分布函数，生成所述相邻时段对应的龙头水库入库径流模拟第二样本值；基于所述龙头水库入库径流模拟第一样本值和所述龙头水库入库径流模拟第二样本值，确定所述龙头水库入库径流模拟样本值序列。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述龙头水库入库径流历史长系列数据和所述区间径流历史长系列数据，建立水库径流三维联合分布函数，包括：基于所述龙头水库入库径流历史长系列数...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玮，刘志武，刘瑞阔，刘攀，明波，余意，黄康迪，赵汗青，
申请(专利权)人：中国长江三峡集团有限公司，
类型：发明
国别省市：