[发明专利]一种地区新能源电源结构优化预测方法和系统

权利要求书

1.一种地区新能源电源结构优化预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

利用灰色预测模型对目标地区新能源电源上网电量总量进行预测，其中，对获取的新能源电源上网电量总量原始数据作一次累加生成，并对预测的电源上网电量总量进行优化，得到新能源电源上网电量总量预测结果X；具体包括以下步骤：

对获取的新能源电源上网电量总量原始数据作一次累加生成，得到新的数据序列；

建立与所述新的数据序列相关的一阶线性灰微分方程的白化微分方程；

利用最小二乘法求解上述白化微分方程的发展系数a和灰作用量u；

利用求得的白化微分方程计算k时刻的一次累加后的灰色预测值；

将求得的灰色预测值进行还原处理，得到k时刻的灰色预测值；

所述对预测的电源上网电量总量进行优化，包括对预测的电源上网电量总量的预测残值进行修正；

所述对预测的电源上网电量总量的预测残值进行修正，包括构建多重灰色预测残差修正模型；

运用基于误差优化的动态规划预测模型对目标地区新能源上网电量结构进行预测，得到新能源电源分电源类型的结构预测结果F；

利用所述新能源电源上网电量总量预测结果X和新能源电源分电源类型的结构预测结果F，得到目标地区新能源电源分电源类型的分量预测结果R；

所述多重灰色预测残差修正模型为：

其中，为构建的w重灰色预测残差修正模型，为k时刻的灰色预测模型的预测值，δ_i(k+1)为i重残差修正的符号函数，为i重残差修正的灰色预测模型的拟合值；

新能源电源分电源类型的结构预测结果F为：

F＝α(k+1)＝α(k)*P

式中，α(k)，α(k+1)分别为时刻k和时刻k+1的结构状态矩阵；P为新能源电源分电源类型的结构状态转移矩阵，所述P的值为当误差模型f(P)取最小值时P的取值，所述误差模型f(P)为：

式中，P＝(p_ij)_n×n为新能源电源分电源类型的结构状态转移矩阵，p_ij为由状态i转移到状态j的概率α(k)＝(p_k(1),p_k(2),…p_k(n)),其中p_k(n)为时刻k在第n个状态类型下的比重；m为预测时刻。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，目标地区新能源电源分电源类型的分量预测结果R为：

R＝X*F

式中，X为新能源电源上网电量总量预测结果，F为新能源电源分电源类型的结构预测结果。

3.根据权利要求1-2之一所述的方法，其特征在于，还包括：

获取目标地区新能源电源分类上网电量历史数据，计算各类电源的上网电量总量为新能源电源上网电量总量的原始数据；对所述新能源电源上网电量总量原始数据进行三点移动平滑处理。