风电波动性建模：NACEMD与改进核密度估计方法

本文主要探讨了在大规模风电并网运行控制中，风功率波动性概率分布模型的精确建模方法。研究者提出了一个创新的融合策略，即利用噪声辅助信号分解（Noise-Assisted Signal Decomposition, NACEMD）和改进的非参数核密度估计（Improved Nonparametric Kernel Density Estimation, INP-KDE）来处理这一挑战。 NACEMD是一种复杂经验模态分解（Complex Empirical Mode Decomposition, CEEMD）的扩展，它结合了复数分析和经验模态分解的优点，能够有效地分离风功率信号中的周期性和趋势成分，同时保留信号的高频波动特性。这种方法有助于减少噪声干扰，提高分解结果的准确性，从而更好地提取风功率的波动部分。 INP-KDE是一种非参数统计方法，其优势在于无需对数据分布做先验假设，能够自适应地估计数据的概率密度函数。在风功率波动性建模中，通过INP-KDE，研究者能够得到风功率输出的动态概率分布，这在预测风能产量的不确定性、评估电力系统调度策略的可靠性等方面具有重要作用。 论文的关键步骤包括：首先，采用NACEMD对风功率信号进行分解，通过噪声辅助机制消除噪声，提取出反映风功率波动的关键特征；其次，利用INP-KDE对这些波动特征进行非参数建模，确保模型的灵活性和准确性；接着，为了进一步提升模型性能，研究人员引入了自适应改进策略，可能是通过调整核函数参数或优化模型结构；最后，通过约束序优化算法求解模型，确保模型在实际应用中的有效性。 仿真结果验证了这种融合方法的有效性和实用性。模型改进显著提高了风功率波动性概率分布的拟合度，同时在不同风况下都能保持良好的适应性，这对于风电场的运行控制决策制定以及电力系统的稳定运行都具有重要的指导意义。 本文的研究为风电并网系统提供了强有力的数据分析工具，有助于提升风电接入电网的可靠性和效率，对于推动可再生能源的广泛应用具有深远影响。