[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

摘要

本发明属于水电调度领域，公开了一种基于情景分析的多小水电群出力不确定性分析方法，针对小水电出力随机性和难以预测性的特点，引入随机规划相关理论，采用情景分析方法构造出力情景集合，提出模糊聚类和聚类综合质量法实现情景缩减，建立当前预测精度条件下小水电预测与实际情景的条件概率分布，将小水电不确定性转变成为有限个确定性条件情景问题。同时，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，应用数学组合理论确定多小水电群情景组合。以此作为水电计划编制的输入条件，能够提高水电计划准确性和可执行率，尤其对于小水电富集地区的水电调度具有重要实用价值。

主权项

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：U_kj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；α_ij表示第j个情景的第i个特征值；v_ik表示类别k指标特征值i的聚类特征规格化数，0≤v_ik≤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，S_k表示第k种预测情景集合，G表示S_k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。