[发明专利]基于情景分析的多小水电群出力不确定性分析方法有效

专利信息
申请号: 201511003322.2 申请日: 2015-12-28
公开(公告)号: CN105631548B 公开(公告)日: 2019-10-11
发明(设计)人: 程春田;吴慧军;武新宇;李秀峰;蔡华祥 申请(专利权)人: 大连理工大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 大连理工大学专利中心 21200 代理人: 梅洪玉;李宝元
地址: 116024 辽*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 基于 情景 分析 小水电 出力 不确 定性分析 方法
【权利要求书】:

1.一种基于情景分析的多小水电群出力不确定性分析方法,其特征包括如下步骤:

(1)小水电出力情景描述

将小水电在T个时段运行状态的时间序列用情景来表示,分别建立历史小水电预测与实际出力的情景集合;小水电历史运行状态的时间序列是其随机性的一种具体表现,采用情景描述作为分析样本,是后续分析的基础;

(2)进行出力情景聚类分析,采用模糊聚类方法对情景样本进行聚类分析,具体操作时,给定情景聚类类别,并通过式(1)-(2)的循环迭代来实现;

式中:Ukj表示样本j隶属于类别k的相对隶属度,且满足C表示聚类总数;l、k为类别编号;m表示指标特征值的个数;n表示情景总数;分别表示情景集中第i个指标特征值的最大、最小值;αij表示第j个情景的第i个特征值;vik表示类别k指标特征值i的聚类特征规格化数,0≤vik≤1;

(3)采用聚类综合质量法确定最佳情景类别,在给定聚类类别下,采用式(3)计算聚类密集性,采用式(4)计算聚类邻近性,通过式(5)聚类密集性与聚类邻近性的线性组合计算各指标聚类综合质量,从而确定各指标的平均聚类综合质量;具体操作时,分别计算不同给定情景类别下的平均聚类综合质量,绘制平均聚类综合质量与聚类类别数目曲线,通过曲线拐点确定最佳情景类别数目;

Com=1-[ξ×Den+(1-ξ)Pro] (5)

式中:Den为聚类密集性;C'为类别总数;var(c'j)是在c'j类别的内方差;var(X)为样本X的方差;Pro为聚类邻近性;表示在c'j类的聚类中心;δ为高斯常数,为简化计算,取2δ2=1;Com为聚类综合质量;ξ∈[0,1]是平衡聚类密集性与聚类邻近性的权值,采用等权重方式,取ξ=0.5;

(4)进行预测情景分析,采用步骤(1)-(3)进行历史预测出力情景分析;

(5)进行预测情景下的实际情景分析,在第k种预测情景下,将历史同期对应的小水电实际情景组成新的聚类样本集合,采用步骤(1)-(3)进行预测情景下实际情景分析;

(6)计算概率分布,并确定各类别典型情景,采用式(6)计算各类别实际情景概率,从而确定概率分布;通过类别内部情景的期望确定各类别典型情景,实现情景缩减效果;

式中:表示第k种预测情景下第j种实际情景出现的概率;表示第k种预测情景下第j种实际情景的集合,g表示中第j种实际情景个数,Sk表示第k种预测情景集合,G表示Sk情景集对应情景总数;

(7)多小水电群情景组合,针对有多个小水电群接入电网的情况,考虑到各小水电群发电特性差异,具有相对独立性,应用数学组合理论,整个系统的情景由各小水电群情景组合得到,概率为构成该组合情景的各小水电群情景条件概率的乘积,出力值为构成该组合情景的各小水电群情景出力之和。

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