【摘 要】
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传统Pair-Copula方法采用藤结构表示风电场风速之间的相依结构，能充分计及风电场风速之间的空间相关性，但缺乏风速时间尺度上相关性的考虑。针对此问题，文章提出了一种基于改进Pair-Copula的风速建模方法。该方法首先将藤结构中风电场风速的Copula联合分布函数样本点所包含的自相关信息转移至抽样模拟的随机数中，以此体现风电场风速数据在时间序列上的波动规律性。然后，采用分布更均匀的Sobol
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（52107098）； 南京工程学院科研基金项目（CKJB202001）；
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传统Pair-Copula方法采用藤结构表示风电场风速之间的相依结构，能充分计及风电场风速之间的空间相关性，但缺乏风速时间尺度上相关性的考虑。针对此问题，文章提出了一种基于改进Pair-Copula的风速建模方法。该方法首先将藤结构中风电场风速的Copula联合分布函数样本点所包含的自相关信息转移至抽样模拟的随机数中，以此体现风电场风速数据在时间序列上的波动规律性。然后，采用分布更均匀的Sobol序列随机数代替普通随机数进行抽样，以提高风速概率特性模拟的准确性。最后，以位于美国东部的多个相邻风电场实测风速数据为例进行算例分析，算例结果验证了所提风电场风速建模方法的有效性。
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