基于改进马尔科夫链的风电功率时间序列模型

模拟风电功率时间序列在风电并网系统的规划和评估研究中具有重要意义,针对原始马尔科夫链在风电功率建模上无法保留其自相关性的不足,构建了一种基于改进马尔科夫链的风电功率时间序列模型。首先分析了风电功率的季节特性、日特性和波动特性;然后将风电功率数据按照不同月份及时段进行了细致划分,生成相应的状态转移概率矩阵;最后,对风电功率波动量的概率分布进行拟合,并叠加波动量,建立了基于改进马尔科夫链的风电功率时间序列模型。实例分析表明,本文所建新模型生成的风电功率序列能够保留历史序列自相关性,同时在一般统计参数、概率密度分布和自相关性三方面的准确性也优于已有模型。