集群风电场出力统计模型：基于偏度、峰度的建模与应用

集群风电场出力统计指标建模与应用是一个关键的课题，它主要关注如何利用概率统计理论来理解和处理大规模风电场的出力波动。研究的核心在于建立单个风电场与集群风电场出力之间的统计关系模型，特别是通过偏度和峰度这两个统计学指标来描绘风电出力的概率分布特性。 偏度和峰度是描述数据分布形状的重要参数，偏度衡量数据分布的不对称程度，峰度则反映数据分布的尖锐程度或厚尾程度。在这项研究中，作者基于风电出力的这些特性，构建了一个基于皮尔逊族模型，包括正态分布、β分布、γ分布等多种类型，这些模型能更好地捕捉不同规模风电集群的出力概率分布特性。 皮尔逊族模型不仅考虑了集群风电场出力的平均值（均值）、标准差，还结合了偏度和峰度，这样可以在模拟集群风电场出力时序数据时，更准确地反映风电出力的实际波动情况。这种方法生成的风电出力持续曲线对于风电集群的运行规划、波动性分析具有重要作用，有助于电力系统运营商做出更为精准的决策。 此外，研究还探讨了风电场间的相关性与风电场地理分布的关系。风电场的出力波动性与它们之间的距离有密切联系，靠近的风电场由于风向相似性，出力相关性强，而远离的风电场出力则趋于独立，这种地理分散带来的平滑效应对集群整体波动性有着显著影响。通过经验建模，研究人员提出了风电场间相关系数与风电场间距离的指数关系，以及区域风电场标准差与平均出力的多项式关系模型，从而减少了数据处理的复杂性。 福建地区的集群风电场实例应用验证了这个模型的有效性和实用性，证明了通过这种统计模型能够准确预测和模拟集群风电场的出力，为风电行业的规划、运营和市场分析提供了强有力的工具。这项研究丰富了风电统计指标体系，为量化分析风电出力的波动特性提供了坚实的理论基础。