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申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司;中国人民大学

摘要：本发明公开了一种满足自相关性的风电随机时序出力序列的生成方法及系统，包括：获取风力发电场在第一预设时间段的风力发电历史出力标幺值序列；根据所述风力发电历史出力标幺值序列，确定第一自相关系数；根据所述第一自相关系数，确定迭代次数；根据所述迭代次数进行递推迭代，确定风电随机时序出力序列；通过本发明的方法能够快速高效地确定满足自相关性的风电随机时序出力序列，实现出力序列自相关性指标自适应匹配，从而在满足季节性差异、期望值、标准方差、概率分布密度、波动性分布、自相关性指标方面与历史出力特征均具有很好的一致性。

主权项：1.一种满足自相关性的风电随机时序出力序列的生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取风力发电场在第一预设时间段的风力发电历史出力标幺值序列；根据所述风力发电历史出力标幺值序列，确定第一自相关系数θhjz；根据所述第一自相关系数θhjz，确定最优的迭代次数Nitr；根据所述最优的迭代次数Nitr进行递推迭代，确定风电随机时序出力序列；其中，所述根据所述风力发电历史出力标幺值序列，确定第一自相关系数θhjz，包括：按照第二预设时间段对所述风力发电历史出力标幺值序列中的标幺值X进行分析，计算每个第二预设时间段对应的第一期望值EX和第一标准方差SX；按照预设时间间隔对每个第二预设时间段对应的风力发电历史出力标幺值序列中的标幺值X进行分组，确定每个第三预设时间段对应的组数据Xh；根据每个第三预设时间段对应的组数据Xh计算每个第三预设时间段对应的均值EXh，并根据所述均值EXh和所述第一期望值EX的比值确定每个第三预设时间段对应的归一化系数Kh；根据每个第三预设时间段对应的每个第三预设时间段对应的组数据Xh对应的归一化系数Kh的比值，获第一预设时间段对应的归一化数据Xnh；根据所述归一化数据Xnh计算第一预设时间段对应的第二期期望值EXn和第二标准方差Sn，确定上限γ＝maxXhKh；根据所述第二标准方差Sn、上限γ和第二期期望值EXn，确定贝塔分布的第一参数α和第二参数β；根据预设的需自动校准的第一自相关时间间隔hjz，计算第一自相关系数θhjz；其中，根据所述第一自相关系数θhjz，确定最优的迭代次数Nitr,包括：步骤31，计算自相关时间间隔为1h时的第二自相关系数θ1，令积分时间步长Δt＝10-4θ1，基准迭代次数N0＝1.0Δt，积分阻尼系数A∈0,1.0；步骤32，设置最小迭代次数Nmin＝0.2N0，最大迭代次数Nmax＝10N0，令初始的迭代次数Nitr＝Nmin+Nmax2；步骤33，取X0＝EXn，并根据X0每递推迭代Nitr次获得下一个样本值Xi，依次获取新的样本值Xi，根据所述样本值Xi确定第一迭代序列；步骤34，根据所述第一迭代序列确定第三自相关系数θ’hjz；步骤35，将θ’hjz与θhjz比较，若|θ’hjz-θhjz|10-4，则确定当前的迭代次数为最优的迭代次数Nitr，并结束；若θ’hjzθhjz，取Nmin＝Nitr；若θ’hjzθhjz，取Nmax＝Nitr；更新Nitr＝Nmin+Nmax2，并返回步骤33重新计算；其中，所述根据所述最优的迭代次数Nitr进行递推迭代，确定风电随机时序出力序列，包括：步骤41，取X0＝EXn，并根据Xi-1每递推迭代Nitr次获得下一个样本值Xi，并通过筛选-校正策略对Xi进行控制；其中，校验是否满足XiKh1，若不满足，则修正Xi-1＝Xi-1*k则重新递推Xi，k为预设随机数；步骤42，重复步骤41，以获取第二迭代序列；步骤43，对所述第二迭代序列进行尺度恢复运算，确定所述风电随机时序出力序列，其中对于任一第二预设时间段内的标幺值X’h＝X’nh×Kh，X’nh为第二迭代序列中的元素。

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