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由于电网弃风或者灵活性资源不足往往发生在风电大量发电时,故提高风电时间序列模型对大出力状态的建模-抽样精度,有助于后续的电网灵活性资源相关研究。在传统马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)法和持续与波动蒙特卡罗(PV-MC)法基础上,提出一种考虑爬坡方向状态划分的改进方法,以更准确地描述风电出力连续爬坡至大出力状态的过程。该方法以累积分布概率而不是以功率大小均匀划分状态区间,使各个状态区间的样本分布更均匀,提高了风电时间序列模型对大出力状态的建模-抽样精度。通过算例比较所提方法、MCMC法及PV-MC法生成风电功率序列与历史数据的分布特性和统计特性指标,结果表明,所提方法的拟合度较好,且能够有效解决MCMC法和PV-MC法高出力、样本偏少的问题。 相似文献
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