《表1 Copula拟合结果及评价指标值》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《考虑时空相关性的多风电场出力场景生成与评价方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

图4为W1和W2出力的经验联合概率分布直方图。由于风电出力的强间歇性，经验联合概率分布具有强尾部相关性。表1给出了Copula函数库中5种典型Copula函数拟合结果及评价指标值，表中r、λ分别为线性相关系数、自由度。从表中可以看出:t-Copula和Gaussian-Copula的欧氏距离最小，分别为2.114和2.112，说明Gaussian-Copula和t-Copula有更高的拟合优度。同时，对拟合的Copula函数进行抽样生成W1和W2出力序列，并计算序列的Spearman和Kendall相关性系数，旨在比较Copula函数对样本空间相关性的复现程度。Gaussian-Copula生成序列的Spearman和Kendall相关性系数分别为0.910 2和0.743 3，更接近原始样本序列对应的相关性系数。因此，可以认为Gaussian-Copula函数能更好地拟合W1和W2的空间相关性。