基于Copula函数的郑州市夏季双重城市热岛及其影响因素关系分析

城市热环境变化影响城市小区域气候，探究影响因子与其作用机制，可有效减缓城市热岛现象。利用郑州市1960～2017年长序列数据，从相对热岛（RHI）和绝对热岛（AHI）两个层面探究驱动因子降雨（R）、蒸发（E）、建成区面积(B_BUA)、城镇化率(U_UR)的影响关系，利用交叉小波和小波相干探究热岛与降雨的雨热关系，采用Copula函数计算影响因子在不同取值条件下与热岛的遭遇概率。结果表明，相对热岛-相对降雨在短中周期、绝对热岛-降雨在短周期上均呈负相关关系，雨热关系不同步，且绝对热岛-降雨的关系最为显著；影响因子B_BUA、U_UR取值越大，R取值越小，则与RHI、AHI的遭遇概率越大；不同影响因子在不同评价层面，敏感性强弱不同，E在不同层面的反馈机制也不同，可见选取合适评价分析层面，有利于准确量化影响程度。     

基于非对称Copula函数的风电场黑启动储能优化配置

在高比例风电接入的区域电网中,为加快停电后的恢复速度,可以采用风电场配置储能系统作为黑启动电源。针对启动发电机组过程中风电出力平滑问题,提出一种基于非对称Copula函数的储能优化配置方法,以投资成本最小为目标,使风电场具备黑启动电源的能力。将储能的功率配置和容量配置看作2个随机变量,根据样本数据分析两者之间的相关特性,基于非对称Copula函数建立二元联合概率分布进行准确描述。利用核密度估计得到2个边缘概率分布,通过极大似然估计和拟合度测试确定最佳Copula函数。仿真结果表明,所提非对称Copula函数拟合准确度更高,得到的储能配置成本更低。     

基于 Copula 函数的光纤陀螺贮存可靠性评估

针对光纤陀螺可靠性评估中需考虑多性能退化量间相关性的问题,提出一种基于 Copula 函数的光纤陀螺贮存可靠性 评估方法。 首先,采用加速应力退化试验的方式获取光纤陀螺的性能退化数据,并利用 Wiener 过程对各性能退化数据进行建 模,得到它们的退化模型和寿命分布;然后,利用 Copula 函数融合各性能参数的寿命数据,得到可靠性指标;最后,结合光纤陀 螺性能退化数据对该方法进行了验证,贮存条件为 55 ℃ ,考虑各参数间相关性时,光纤陀螺贮存寿命为 38 795 h,而假定性能 参数相互独立时,光纤陀螺贮存寿命为 17 485 h。 结果表明,考虑性能参数相关性时得到的可靠性指标更加合理,同时该方法 有效解决了产品多参数可靠性评估困难的问题,具有较好的实用性和推广性。     

考虑多风电场相关性的场景概率潮流计算及无功优化

针对结合K-means聚类和Copula函数建立场景概率模型时,K-means聚类不能根据风电出力数据分布特点自发确定最佳聚类数这一不足,提出通过基于密度的聚类有效性指标确定最佳聚类数。并以此建立最优场景概率模型,采用改进型回溯搜索算法(BSA)进行无功优化。以澳大利亚的两个相邻风电场实测出力为例,在含多风电场的IEEE30节点系统中对所提方法进行验证,算例结果表明采用所提方法确定的最优场景概率模型能准确描述多风电场输出功率之间的相关性。     

基于Copula理论考虑风电相关性的源网协调规划

相邻风电场处于相似气象条件下,功率相关性较强。目前源网规划方法假设风电场功率间相互独立,忽略风电相关性对规划的影响,不适用于未来高比例可再生能源电力系统。文中主要提出了考虑风电相关性的源网规划方法,并探讨风电相关性对规划方案的影响。首先,基于Copula理论描述风电功率相关性,通过模糊C均值聚类法考虑风电不确定性,建立了概率风电功率模型。继而,提出考虑风电相关性的经济源网协调规划模型,采用遗传算法求解。通过Garver 6节点系统和巴西南部46节点系统算例分析不同系统规模下风电相关性对规划的影响。算例分析结果表明:风电相关性对局部规划方案影响显著,对全局影响较小,应避免建设连接有相关性较强的风电场接入点的输电线路,减少风电功率趋同变化的不利影响;经济性方面,投资费用增加,运行费用降低,对总费用影响不明显。     

基于运行数据的风电机组间风速相关性统计分析

统计分析风电机组间的风速相关性对风电场的等值建模、风速/风功率预测及机组集群控制优化均具有指导意义。鉴于风电机组间的风速相关性研究工作开展较少,首先构建基于风电机组输出功率为索引的风电机组实际运行数据清洗方法与流程,然后基于Copula函数理论建立风电机组间风速相关性计算方法,最后基于张北地区某风电场风电机组运行数据进行案例应用分析。案例分析结果表明,提出的数据清洗整定方法可有效消除异常数据,提高风速相关性分析基础数据的质量;不同的时间尺度、风速、风向下的相同风电机组间的风速相关系数差异较大,案例中相同两台风电机组不同条件下风速运行数据相关性最大可达0.96,最小则降为0.55,风电机组间的风速相关系数表现出的时变性和差异性对基于风速相关性的风电场等值建模、风速/风功率预测精度影响较大。     

考虑风电非线性相关性的配电网概率潮流研究

风电之间具有非线性相关的特性,研究其对配电网概率潮流的影响,对提高系统的安全性、可靠性和经济性具有重要意义。提出一种考虑风电之间非线性相关性的配电网概率潮流计算方法,该方法基于经验Copula函数生成风电功率样本,与常规的基于高斯分布、t-分布等概率分布函数的方法相比,基于经验分布函数可以较好地反映风电功率的随机特性。建立含风电的配电网潮流模型,介绍PQ节点、PV节点以及PQ(U)节点的处理方法,并采用前推回代法进行解算。最后,将所提方法应用于纯辐射型配网和弱环型配网概率潮流计算中,对比分析不考虑风电相关性、考虑线性相关性以及考虑非线性相关性的结果。对比结果表明,考虑非线性相关性的结果与实际情况更为接近,可为电力系统运行调度提供更为准确的参考信息。     

基于Copula-POME的负荷与气象因素相关性度量研究

负荷与气象因素的关系是非线性且模糊的，针对传统的线性相关系数不能准确刻画负荷与其气象成因的相依结构。在分析负荷对气象因素响应的基础上，提出了结合Copula函数与最大熵原理（POME）的负荷与气象因素相关性度量方法，该方法基于POME建立了负荷与气象因素的边缘分布，利用Copula函数拟合了负荷与气象多变量系统中的非线性相依结构，并推导了度量相关性的Kendall秩相关系数、Spearman秩相关系数和Copula熵。在实际的负荷和气象系统中的应用表明，Copula-POME方法在分析负荷与其气象成因关系时无先验分布假定，具有灵活的函数形式，能准确表达多变量系统的相依结构；秩相关系数和Copula熵弥补了线性相关系数在度量尾部相关中的不足，能准确度量负荷与气象因素的相关性。     

基于Copula函数的装甲车辆齿轮传动可靠性分析

应用Copula函数研究了某型装甲车传动箱的主动齿轮和被动连接齿轮的系统可靠性问题。首先利用威布尔分布确定了边缘分布,求出阿基米德Frank Copula函数并进行了验证,得出了系统的可靠度函数和失效率。