(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111481008.0 (22)申请日 2021.12.0 6 (71)申请人 浙江华云电力工程设计咨询有限公 司 地址 310000 浙江省杭州市下城区朝晖华 电弄1号一号楼6层、 7层 (72)发明人 孔王莺　王正用　白桦　 (74)专利代理 机构 成都行之智 信知识产权代理 有限公司 5125 6 代理人 徐骥 (51)Int.Cl. H02J 3/00(2006.01) H02J 3/38(2006.01) H02J 3/46(2006.01) G06Q 10/04(2012.01)G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 基于混合高斯分布概率密度的风光容量配 置方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于混合高斯分布概率 密度的风光容量配置方法及系统， 基于对历史数 据中的风电、 光伏和常规负荷的出力特点的分 析， 根据源荷的不同特征， 确定出不同的混合高 斯分布概率密度模型。 针对日时序特征明显的光 伏出力和负荷功率， 采用24小时分时段建模； 针 对无明显时序性的风速数据， 则无需分时段， 对 全体风速 数据建立混合高斯分布 概率密度模型。 利用不同的混合高斯分布概率密度模 型对风电、 光伏和常规负荷的出力进行分析， 可实现从风 电、 光伏和常规负荷等不同角度综合考虑风光容 量的优化配 置。 权利要求书2页 说明书7页 附图7页 CN 114142472 A 2022.03.04 CN 114142472 A 1.一种基于混合高斯分布概 率密度的风 光容量配置方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1： 获取历史数据样本， 所述历史数据样本包括多个风电出力数据、 多个光伏出力 数据和多个常规负荷出力数据； 步骤2： 分析所述历史数据样本， 得到风电出力特点、 光伏出力特点和常规负荷出力特 点； 步骤3： 根据 所述光伏出力特点， 采用24小时分时段的方式建立基于混合高斯分布概率 密度的光伏出力模型； 根据所述常规负荷出力特点， 采用24小时分时段的方式建立基于混 合高斯分布密度的常规负荷出力模型； 步骤4： 根据所述风电出力特点， 对所述风电出力数据中的风速数据建立基于混合高斯 分布概率密度的风电出力模型； 步骤5： 根据所述光伏出力模型获取光伏出力、 根据所述常规负荷出力模型获取常规负 荷出力， 根据所述 风电出力模型获取风电出力； 步骤6： 利用光伏出力、 所述常规负荷出力和所述 风电出力对风 光容量进行配置 。 2.根据权利要求1所述的一种基于混合高斯分布概率密度的风光容量配置方法， 其特 征在于， 在所述步骤3之前， 分别针对所述多个光伏出力数据和所述多个常规负荷出力数 据， 按照以下 方式处理： 步骤3.1： 对每一个数据进行归一化处理， 并从归一化处理后的所有数据中筛选出最大 值； 步骤3.2： 对 归一化处理后的所有数据统一除以所述的最大值， 得到标准数据样本； 步骤3.3： 将所述标准数据样本按24小时划分， 得到24个单独数据样本； 步骤3.4： 对每一个单独数据样本进行分组， 得到每一个单独数据样本对应的多个数据 组； 步骤3.5： 针对每一个单独数据样本的多个数据组， 获取每一个数据组的概率密度， 并 绘制每一个数据组对应的概 率密度直方图； 步骤3.6： 针对所有数据组的概率密度， 利用高斯函数拟合， 得到所有数据组的高斯分 布概率密度。 3.根据权利要求2所述的一种基于混合高斯分布概率密度的风光容量配置方法， 其特 征在于， 在所述 步骤4之前， 针对所述多个风电出力数据中的风速， 按照以下 方式处理： 步骤4.1： 对每一个数据进行归一化处理， 并从归一化处理后的所有数据中筛选出最大 值； 步骤4.2： 对 归一化处理后的所有数据统一除以所述的最大值， 得到标准数据样本； 步骤4.3： 对所述标准数据样本分为多个数据组； 步骤4.4： 获取每一个数据组的概率密度， 并绘制每一个数据组对应的概率密度直方 图； 步骤4.5： 针对所有数据组的概率密度， 利用高斯函数拟合， 得到所有数据组的高斯分 布概率密度。 4.根据权利要求1所述的一种基于混合高斯分布概率密度的风光容量配置方法， 其特 征在于， 所述基于混合高斯分布概率密度的光伏出力模型为： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114142472 A 2式中： Psc为光伏标准条件 下的额定输出功率； Gsc为标准条件 下太阳辐 照度； Gc为实际太阳 辐照度； k为功率 温度系数； Tc为工作点 温度； Tsc为标准条件 下温度； Npv为光伏阵列单元数 量。 5.根据权利要求1所述的一种基于混合高斯分布概率密度的风光容量配置方法， 其特 征在于， 所述建立基于混合高斯分布概率密度的风电出力模型为： 式中， k为混合高斯分布模型的维度， ai、 bi和ci分别为高斯混合概率模 型i分量的系数、 均值 和方差。 6.一种基于混合高斯分布概 率密度的风 光容量配置系统， 其特 征在于， 包括： 数据输入模块， 用于输入获得的风电历史出力数据、 光伏历史出力数据和常规负荷历 史出力数据； 数据分析模块， 用于分别对所述风电历史出力数据、 所述光伏历史出力数据和所述常 规负荷历史出力数据进行数据分析， 得到风电出力特点、 光伏出力特点和常规负荷出力特 点； 模型建立模块， 用于建立基于混合高斯分布概率密度的光伏出力模型、 基于混合高斯 分布密度的常规负荷出力模型和基于混合高斯分布概 率密度的风电出力模型； 模型解算模块， 用于根据所述光伏出力模型获取光伏出力、 根据所述常规负荷出力模 型获取常规负荷出力， 根据所述 风电出力模型获取风电出力； 风光容量配置模块， 利用光伏出力、 所述常规负荷出力和所述风电出力对风光容量进 行配置； 数据输出模块， 用于 输出将风 光容量配置结果。 7.根据权利要求6所述的一种基于混合高斯分布概率密度的风光容量配置系统， 其特 征在于， 包括： 数据处 理模块， 所述数据处 理模块包括： 归一化处理单元， 用于对数据进行归一 化处理； 数值筛选单元， 用于从归一 化处理后的所有数据中筛 选出最大值； 标准化处理单元， 用于对归一化处理后的所有数据统一除以所述的最大值， 得到标准 数据样本； 数据划分单 元， 用于将所述标准数据样本按24小时划分， 得到24个单独数据样本； 数据分组单 元， 用于将数据划分为多个数据组； 概率密度计算单 元， 用于计算获得每一个数据组的概 率密度； 高斯拟合单元， 用于针对所有数据组的概率密度， 利用高斯函数拟合， 得到所有数据组 的高斯分布概 率密度； 图形绘制单元， 用于针对所有数据组的高斯分布概率密度， 绘制每一个数据组对应的 概率密度直方图。 8.根据权利要求6所述的一种基于混合高斯分布概率密度的风光容量配置系统， 其特 征在于， 所述模型建立模块包括： 光伏出力模型建立单元、 常规负荷出力模型建立单元和风 电出力模型建立单 元。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114142472 A 3