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机群1主机组及测风塔测得的历史风速数据存在多峰特性,常用的正态分布、t分布、Weibull分布等拟合效果较差.因此,本文采用非参数核密度估计法确定测风塔与机群1中心机组的风速边缘分布以及累积分布,两者的分布直方图及拟合概率密度函数如图4所示.其中:v_wi-to为风塔处风速,v_ce1为机群1中心机组风速,f(v)为风速对应的边缘分布函数值.

图4 Fig.4

图4 Fig.4

根据风电场中测风塔和机群1中心机组的历史风速数据,用极大似然估计法估计Gumbel-Copula函数、Clayton-Copula函数和Frank-Copula函数的相关参数,3类Copula函数的密度及分布函数如图7所示,其中:c(u₁, u₂)、C(u₁, u₂)分别为二元联合概率密度函数和二元联合分布函数;u₁和u₂为测风塔处风速变量v_wi-to和机群1中心机组风速变量v_ce1.