一种基于高维风电预测误差模型及降维技术的发电调度方法

专利申请号：CN201610907866.X

公 开 号：CN106485362B

发 明 人：卫鹏 刘建坤 周前 汪成根 徐青山 黄煜 陈静 陈哲 

代 理 人：陈静

代理机构：32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)

专利类型：授权发明

申 请 日：20191018

公 开 日：20161018

专利主分类号：G06Q10/04(20120101)

关 键 词：风电场 预测误差 出力 边缘条件 概率模型 高维 降维 累积分布函数 条件概率模型 备用容量 参数估计 调度计划 发电调度 高斯分布 预测数据 数据点 预测 发电机组 风电 建模 匹配 转换 

摘      要：本发明公开了一种基于高维风电预测误差模型及降维技术的发电调度方法，包括：获取多个风电场一年内每小时的历史出力数据及相应的点预测数据；利用混合偏态模型对每个单一风电场的实际出力和预测出力的累积分布函数进行建模；利用每个风电场各自的CDF将实际出力和预测值转换为0‑1区间分布的数据点；通过匹配前一步骤中得到的所有数据点，找到最优的Copula函数并进行参数估计；建立多个风电场预测误差的高维条件概率模型，并通过边缘变换得到降维后的边缘条件概率模型；根据风电场预测误差的边缘条件概率模型，计算发电机组的日前调度计划及旋转备用容量。本发明相较于常用的高斯分布、β分布有着更高的精度，且可以考虑多个风电场之间相关性的影响。