面向海上风电的GARCH残差耦合Copula函数的风浪联合时序场景生成方法

朱志家; 王海鑫; 景锐; 夏明超; 杨俊友

doi:10.19705/j.cnki.issn2096-5125.20250281

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面向海上风电的GARCH残差耦合Copula函数的风浪联合时序场景生成方法

更新时间：2026-06-18

- 面向海上风电的GARCH残差耦合Copula函数的风浪联合时序场景生成方法
- Vol. 9, Issue 3, Pages: 392-406(2026)
- 作者机构：
  
  1. 沈阳工业大学电气工程学院
  2. 厦门大学能源学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19705/j.cnki.issn2096-5125.20250281
  CLC： TM614
- Published：2026
- 稿件说明：
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朱志家, 王海鑫, 景锐, et al. 面向海上风电的GARCH残差耦合Copula函数的风浪联合时序场景生成方法[J]. 2026, 9(3): 392-406.
DOI：

朱志家, 王海鑫, 景锐, et al. 面向海上风电的GARCH残差耦合Copula函数的风浪联合时序场景生成方法[J]. 2026, 9(3): 392-406. DOI： 10.19705/j.cnki.issn2096-5125.20250281.

摘要

风速与浪高均会影响海上风电出力的安全性与稳定性，现有海上风电相关研究对风浪协同作用的考虑尚不充分。尤其是台风过境时，风浪剧烈变化对风电出力的影响需要精准的建模方法。为此，提出一种融合统计建模与时序结构的风浪联合场景生成方法，有望捕捉风与浪的共变规律。首先针对台风场景使用风浪数据采用核密度估计法构建边缘分布函数。其次，基于GARCH模型按季节提取数据的波动特征，并构建标准化残差。最后对边缘分布函数与残差构建Copula函数簇联合分布，通过Kendall系数、Spearman系数及平均欧氏距离综合评价获取台风与不同季节最优Copula模型，随后引入AR (1) 扰动生成具有时序性的联合场景，并采用K-medoids算法对场景聚类缩减并概率赋值。结果表明该方法适用台风与不同季节的风浪关系，通过Copula模型与AR时序机制，有效提升风浪场景时序性，可为强风浪波动下海上风电的安全稳定出力提供参考。

Abstract

关键词

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