一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法与流程

1.本发明属于光伏出力模拟技术领域，具体涉及一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法。


背景技术：

2.随着人口的增多和工业的发展，电力需求越来越大，发电量也不断增加，由国际能源署的数据可知全球总发电量从1974年的6287tmw增长到2021年的284660tmw，年平均增长5.9％，但随之而来的能源危机和环境问题给电力行业带来了挑战，在此背景下，以光伏为代表的可再生能源得到了快速发展，光伏发电的装机容量和并网容量都不断提高，研究光伏的出力特性，并构建合理而准确的光伏模型对电力系统的规划、调度与评估具有重要意义；现有的对光伏建模的方法主要分为两类，一类是直接法，一类是间接法；直接法通过研究光伏出力历史数据生成模拟序列，剔除了光电装换的误差；间接法通常基于辐照强度、气象等数据并基于光电转换效率来获得光伏出力，因光伏阵列转换情况受环境温度、电池状况、系统故障等多种影响，间接法存在一定误差；因此，提供一种简化直接建模、精确度高、精简模拟流程、为电力系统的评估与调度作出贡献的一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法是非常有必要的。


技术实现要素：

3.本发明的目的是为了克服现有技术的不足，而提供一种简化直接建模、精确度高、精简模拟流程、为电力系统的评估与调度作出贡献的一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法。
4.本发明的目的是这样实现的：一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法，所述的方法包括以下步骤：
5.s1：将光伏每日总发电量从低到高进行排序并划分为四类天气类型；
6.s2：建立针对天气类型的外层马尔可夫模型；
7.s3：基于各天气类型分类，建立各天气类型内，针对日内各时段出力状态的分时段内层马尔可夫模型；
8.s4：基于外层天气类型马尔可夫模型和内层分时段马尔可夫模型，实现基于双层马尔可夫模型的光伏出力模拟。
9.所述的步骤s1中，光伏每日总发电量计算公式为：式中，qd为光伏第d天的发电量；pd(t)为光伏第d天t时刻的功率；t为每一时段的时长；n
t
为每天的时段数；其次，将样本数据中光伏每日发电量从低到高进行排序，得到电量序列：式中，qs为日发电量从低到高进行排序得到的序列；d(i)为qs序列种第i个日发电量所对应的天数；nd为一年的总天数；若nd为366，则4类天气类
型对应的日期为：式中，sk表示第k个天气类型对应的日期序列；若nd为365，则4类天气类型对应的日期为：
[0010][0011]
所述的步骤s2中建立针对天气类型的外层马尔可夫模型，其具体步骤为：首先需要建立天气类型序列：s＝{s(1),s(2),...,s(i),...,s(nd)}(5)，式中s表示一年中的天气类型序列；s(i)表示第i天的天气类型，其表达式为：其次根据天气类型序列s，建立针对天气类型的外层马尔可夫模型，其状态转移矩阵为：式中，p
ij
表示从第i个天气状态转移到第j个天气状态的概率。
[0012]
所述的步骤s3具体包括以下步骤：
[0013]
步骤3.1：将每天各时段的功率转换为出力状态，转换公式为：qd(t)＝[pd(t)/ps]+1(8)，式中，qd(t)为光伏第d天t时刻的出力状态；ps为每个出力状态对应的功率步长；[x]为取整函数，表示不超过实数x的最大整数；
[0014]
步骤3.2：针对天气类型1，基于该天气类型下各天的第1时刻到第2时刻的出力状态转移情况，得到天气类型1第1时刻的内层马尔可夫模型，相应的状态转移矩阵为：式中，表示天气类型1第1时刻出力状态为i时，第2时刻出力状态为j的概率；
[0015]
步骤3.3：针对天气类型1，重复步骤3.2，得到第2时刻至第23时刻的出力状态马尔可夫模型，相应的状态矩阵分别记为m
1,2
,m
1,3
,m
1,23
；
[0016]
步骤3.4：针对天气类型2，3，4，重复步骤3.2和3.3，得到各天气类型下，各时刻的出力状态马尔可夫模型，天气状态为s时，第i时刻对应的状态转移矩阵记为m
s,j
；
[0017]
步骤3.5：由步骤3.1至3.4得到的各天气状态下各时段的出力状态马尔可夫模型，
统称为光伏出力仿真方法的内层马尔可夫模型。
[0018]
所述的步骤s4具体包括以下步骤：
[0019]
步骤4.1：等概率随机生成第1天的天气类型；
[0020]
步骤4.2：根据首日天气类型和外层天气类型状态转移矩阵，抽样得到光伏年度天气类型序列；
[0021]
步骤4.3：令i＝1；
[0022]
步骤4.4：根据第i天的天气类型，统计该天气类型下各天中第1时刻出力状态的频次分布，根据该频次分布随机生成第i天第1时刻的出力状态；
[0023]
步骤4.5：根据第i天第1时刻的出力状态和第i天所对应的天气类型下1-23时刻内层出力状态马尔可夫模型，抽样得到第i天2-24时刻的出力状态；
[0024]
步骤4.6：令i＝i+1；
[0025]
步骤4.7：若i＜nd，则重复步骤4.4-4.7；否则结束抽样过程；
[0026]
步骤4.8：将抽样得到的各天各时刻出力状态转换为光伏功率，转换公式如为：pd(t)＝(qd(t)-r)ps(10)，式中，r为在区间[0，1]均匀分布下抽样得到的随机数。
[0027]
本发明的有益效果：本发明为一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法，在使用中，本发明与现有技术相比，能更准确的建立光伏出力模拟特性，电力系统调度与评估能力。本发明研究构建了基于马尔可夫模型的光伏出力模拟方法，更准确细致地模拟长期光伏出力特征曲线；本发明具有简化直接建模、精确度高、精简模拟流程、为电力系统的评估与调度作出贡献的优点。
附图说明
[0028]
图1为本发明的流程图。
[0029]
图2为本发明的仿真得到的光伏一年出力曲线。
具体实施方式
[0030]
下面结合附图对本发明做进一步的说明。
[0031]
实施例1
[0032]
如图1-2所示，一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法，所述的方法包括以下步骤：
[0033]
s1：将光伏每日总发电量从低到高进行排序并划分为四类天气类型；
[0034]
s2：建立针对天气类型的外层马尔可夫模型；
[0035]
s3：基于各天气类型分类，建立各天气类型内，针对日内各时段出力状态的分时段内层马尔可夫模型；
[0036]
s4：基于外层天气类型马尔可夫模型和内层分时段马尔可夫模型，实现基于双层马尔可夫模型的光伏出力模拟。
[0037]
本发明为一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法，在使用中，本发明与现有技术相比，能更准确的建立光伏出力模拟特性，电力系统调度与评估能力。本发明研究构建了基于马尔可夫模型的光伏出力模拟方法，更准确细致地模拟长期光伏出力特征曲线；本发明具有简化直接建模、精确度高、精简模拟流程、为电力系统的评估与调度作
出贡献的优点。
[0038]
实施例2
[0039]
如图1-2所示，一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法，所述的方法包括以下步骤：
[0040]
s1：将光伏每日总发电量从低到高进行排序并划分为四类天气类型；
[0041]
s2：建立针对天气类型的外层马尔可夫模型；
[0042]
s3：基于各天气类型分类，建立各天气类型内，针对日内各时段出力状态的分时段内层马尔可夫模型；
[0043]
s4：基于外层天气类型马尔可夫模型和内层分时段马尔可夫模型，实现基于双层马尔可夫模型的光伏出力模拟。
[0044]
所述的步骤s1中，光伏每日总发电量计算公式为：式中，qd为光伏第d天的发电量；pd(t)为光伏第d天t时刻的功率；t为每一时段的时长；n
t
为每天的时段数；其次，将样本数据中光伏每日发电量从低到高进行排序，得到电量序列：式中，qs为日发电量从低到高进行排序得到的序列；d(i)为qs序列种第i个日发电量所对应的天数；nd为一年的总天数；若nd为366，则4类天气类型对应的日期为：式中，sk表示第k个天气类型对应的日期序列；若nd为365，则4类天气类型对应的日期为：
[0045][0046]
所述的步骤s2中建立针对天气类型的外层马尔可夫模型，其具体步骤为：首先需要建立天气类型序列：s＝{s(1),s(2),...,s(i),...,s(nd)}(5)，式中s表示一年中的天气类型序列；s(i)表示第i天的天气类型，其表达式为：其次根据天气类型序列s，建立针对天气类型的外层马尔可夫模型，其状态转移矩阵为：式中，p
ij
表示从第i个天气状态转移到第j个天气状态的概率。
[0047]
所述的步骤s3具体包括以下步骤：
[0048]
步骤3.1：将每天各时段的功率转换为出力状态，转换公式为：qd(t)＝[pd(t)/ps]+1(8)，式中，qd(t)为光伏第d天t时刻的出力状态；ps为每个出力状态对应的功率步长；[x]为取整函数，表示不超过实数x的最大整数；
[0049]
步骤3.2：针对天气类型1，基于该天气类型下各天的第1时刻到第2时刻的出力状态转移情况，得到天气类型1第1时刻的内层马尔可夫模型，相应的状态转移矩阵为：式中，表示天气类型1第1时刻出力状态为i时，第2时刻出力状态为j的概率；
[0050]
步骤3.3：针对天气类型1，重复步骤3.2，得到第2时刻至第23时刻的出力状态马尔可夫模型，相应的状态矩阵分别记为m
1,2
,m
1,3
,m
1,23
；
[0051]
步骤3.4：针对天气类型2，3，4，重复步骤3.2和3.3，得到各天气类型下，各时刻的出力状态马尔可夫模型，天气状态为s时，第i时刻对应的状态转移矩阵记为m
s,j
；
[0052]
步骤3.5：由步骤3.1至3.4得到的各天气状态下各时段的出力状态马尔可夫模型，统称为光伏出力仿真方法的内层马尔可夫模型。
[0053]
所述的步骤s4具体包括以下步骤：
[0054]
步骤4.1：等概率随机生成第1天的天气类型；
[0055]
步骤4.2：根据首日天气类型和外层天气类型状态转移矩阵，抽样得到光伏年度天气类型序列；
[0056]
步骤4.3：令i＝1；
[0057]
步骤4.4：根据第i天的天气类型，统计该天气类型下各天中第1时刻出力状态的频次分布，根据该频次分布随机生成第i天第1时刻的出力状态；
[0058]
步骤4.5：根据第i天第1时刻的出力状态和第i天所对应的天气类型下1-23时刻内层出力状态马尔可夫模型，抽样得到第i天2-24时刻的出力状态；
[0059]
步骤4.6：令i＝i+1；
[0060]
步骤4.7：若i＜nd，则重复步骤4.4-4.7；否则结束抽样过程；
[0061]
步骤4.8：将抽样得到的各天各时刻出力状态转换为光伏功率，转换公式如为：pd(t)＝(qd(t)-r)ps(10)，式中，r为在区间[0，1]均匀分布下抽样得到的随机数。
[0062]
在本实施例中，将上述计算方法进行实际应用，具体选取河南2021年光伏发电量数据，受地球自身引力的影响，地球以日为周期进行自转，引起太阳时角发生变化，继而影响日内各时刻的光伏出力，对上述建模方法进行验证，得到光伏一年出力曲线如图2所示；
[0063]
经过计算可知，仿真得到的曲线对应的年总发电量与样本数据对应的年总发电量的比值为0.96，可知保持了原样本的基本特征，验证了本方法的有效性；根据本算例的结果，对于光伏长期出力建模，可以更为准确的对其出力特征进行建模，以便能源电力系统更好的运行与管理。
[0064]
本发明为一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法，在使用中，本
发明与现有技术相比，能更准确的建立光伏出力模拟特性，电力系统调度与评估能力。本发明研究构建了基于马尔可夫模型的光伏出力模拟方法，更准确细致地模拟长期光伏出力特征曲线；本发明具有简化直接建模、精确度高、精简模拟流程、为电力系统的评估与调度作出贡献的优点。

技术特征：
1.一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤：s1：将光伏每日总发电量从低到高进行排序并划分为四类天气类型；s2：建立针对天气类型的外层马尔可夫模型；s3：基于各天气类型分类，建立各天气类型内，针对日内各时段出力状态的分时段内层马尔可夫模型；s4：基于外层天气类型马尔可夫模型和内层分时段马尔可夫模型，实现基于双层马尔可夫模型的光伏出力模拟。2.如权利要求1所述的一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法，其特征在于：所述的步骤s1中，光伏每日总发电量计算公式为：式中，q
d
为光伏第d天的发电量；p
d
(t)为光伏第d天t时刻的功率；t为每一时段的时长；n
t
为每天的时段数；其次，将样本数据中光伏每日发电量从低到高进行排序，得到电量序列：式中，q
s
为日发电量从低到高进行排序得到的序列；d(i)为q
s
序列种第i个日发电量所对应的天数；n
d
为一年的总天数；若n
d
为366，则4类天气类型对应的日期为：式中，s
k
表示第k个天气类型对应的日期序列；若n
d
为365，则4类天气类型对应的日期为：3.如权利要求1所述的一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法，其特征在于：所述的步骤s2中建立针对天气类型的外层马尔可夫模型，其具体步骤为：首先需要建立天气类型序列：s＝{s(1),s(2),...,s(i),...,s(n
d
)}(5)，式中s表示一年中的天气类型序列；s(i)表示第i天的天气类型，其表达式为：其次根据天气类型序列s，建立针对天气类型的外层马尔可夫模型，其状态转移矩阵为：式中，p
ij
表示从第i个天气状态转移到第j个天气状态的概
率。4.如权利要求1所述的一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法，其特征在于：所述的步骤s3具体包括以下步骤：步骤3.1：将每天各时段的功率转换为出力状态，转换公式为：q
d
(t)＝[p
d
(t)/p
s
]+1(8)，式中，q
d
(t)为光伏第d天t时刻的出力状态；p
s
为每个出力状态对应的功率步长；[x]为取整函数，表示不超过实数x的最大整数；步骤3.2：针对天气类型1，基于该天气类型下各天的第1时刻到第2时刻的出力状态转移情况，得到天气类型1第1时刻的内层马尔可夫模型，相应的状态转移矩阵为：式中，表示天气类型1第1时刻出力状态为i时，第2时刻出力状态为j的概率；步骤3.3：针对天气类型1，重复步骤3.2，得到第2时刻至第23时刻的出力状态马尔可夫模型，相应的状态矩阵分别记为m
1,2
,m
1,3
,m
1,23
；步骤3.4：针对天气类型2，3，4，重复步骤3.2和3.3，得到各天气类型下，各时刻的出力状态马尔可夫模型，天气状态为s时，第i时刻对应的状态转移矩阵记为m
s,j
；步骤3.5：由步骤3.1至3.4得到的各天气状态下各时段的出力状态马尔可夫模型，统称为光伏出力仿真方法的内层马尔可夫模型。5.如权利要求1所述的一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法，其特征在于：所述的步骤s4具体包括以下步骤：步骤4.1：等概率随机生成第1天的天气类型；步骤4.2：根据首日天气类型和外层天气类型状态转移矩阵，抽样得到光伏年度天气类型序列；步骤4.3：令i＝1；步骤4.4：根据第i天的天气类型，统计该天气类型下各天中第1时刻出力状态的频次分布，根据该频次分布随机生成第i天第1时刻的出力状态；步骤4.5：根据第i天第1时刻的出力状态和第i天所对应的天气类型下1-23时刻内层出力状态马尔可夫模型，抽样得到第i天2-24时刻的出力状态；步骤4.6：令i＝i+1；步骤4.7：若i＜n
d
，则重复步骤4.4-4.7；否则结束抽样过程；步骤4.8：将抽样得到的各天各时刻出力状态转换为光伏功率，转换公式如为：p
d
(t)＝(q
d
(t)-r)p
s
(10)，式中，r为在区间[0，1]均匀分布下抽样得到的随机数。

技术总结
本发明涉及一种基于双层分时段马尔可夫模型的光伏出力仿真方法，方法包括以下步骤：将光伏每日总发电量从低到高进行排序并划分为四类天气类型；建立针对天气类型的外层马尔可夫模型；基于各天气类型分类，建立各天气类型内，针对日内各时段出力状态的分时段内层马尔可夫模型；基于外层天气类型马尔可夫模型和内层分时段马尔可夫模型，实现基于双层马尔可夫模型的光伏出力模拟；本发明能够综合考虑光伏出力的天气特性、日内分时特性、季节特性，并基于双层马尔可夫模型建立光伏的长期出力仿真；本发明具有简化直接建模、精确度高、精简模拟流程、为电力系统的评估与调度作出贡献的优点。点。点。


技术研发人员：邓方钊 邓振立 李虎军 杨萌 田春筝 郭兴五 司佳楠 于泊宁 赵文杰 李鹏 张艺涵 尹硕 刘军会 金曼 柴喆 路尧 陈兴 杨钦臣 李慧璇 郑永乐 谢安邦 祖文静 张泓楷 王世谦 李秋燕 宋大为 王圆圆 华远鹏 韩丁 卜飞飞 贾一博 汪涵
受保护的技术使用者：国网河南省电力公司经济技术研究院
技术研发日：2023.06.05
技术公布日：2023/9/22