一种用于序贯蒙特卡罗仿真的风电机组多状态可靠性模型

针对传统风电机组可靠性模型不适合序贯蒙特卡罗仿真的不足，利用基于马尔可夫链的解析方法建立了风电机组的多状态可靠性模型。通过对整个风电场的风况和风机的历史运行数据的统计，得出风机有功输出状态之间的转移率，利用基于马尔可夫链的解析方法求出每个风机状态出现的概率和该状态的平均持续时间。在此基础上，提出了用于序贯蒙特卡罗仿真的双重抽样方法。在Matlab中编制了风电机组多状态可靠性模型的仿真程序，并与常用的基于单重抽样方法的两状态模型进行比较分析。仿真结果表明了所建多状态可靠性模型和所提双重抽样方法的有效性，该模型能反映故障情况下任意持续时间的风机出力，从而提高了模型的准确性和应用范围。