[發明專利]一種基于多源時變數據最優多核函數的分布式新能源出力預測方法

有效

• 申請號: 201610420301.9
• 申請日: 2016-06-13
• 公開（公告）號: CN107491828B
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 吳倩紅;韓蓓;李國杰;郭雅娟;鄒云峰
• 申請（專利權）人: 上海交通大學;國網江蘇省電力公司電力科學研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 上海新天專利代理有限公司 31213
• 代理人: 張寧展

1.一種基于多源時變數據最優多核函數的分布式新能源出力預測方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

步驟1、確定影響分布式新能源出力預測的時變數據源，包括氣象數據源、地理數據源和新能源運行數據源；

步驟2、從分布式新能源廠站的氣象站采集氣象數據源的A種氣象數據，從GIS系統采集地理數據源的B種地理數據，從SCADA系統采集新能源運行信息數據源的C種新能源運行數據，一共Q＝A+B+C種時變數據，組成集合為d代表任意一種時變數據，每天采集為X_d＝[x₁，x₂，...，x_T]∈R^1×T，T代表每天共采集T個時刻的數據，共采集N天，待預測分布式新能源出力為Y_i＝[y₁，y₂，...，y_T]∈R^1×T；

步驟3、利用多源時變數據分布特征法、單源數據支持向量機預測或分類法、核矩陣秩空間差異法，構建針對分布式新能源時變數據源分布特點的最優多核函數K_opt(x_i，x_j)，i，j表示每種時變數據任意兩個時刻；具體如下：

(1)多核函數構建：

1A.對于第d種時變數據，將其共N天的時變數據X_d的分布特點在相應坐標系下表示，根據坐標系中數據的分布，判斷第d個數據源時變數據的分布特性，選擇對應最優單核函數K_d1(x_i，x_j)，對所有Q個時變數據進行該操作，構建分布特征多核核函數K₁(x_i，x_j)：

其中：K_d1(x_i，x_j)為線性核函數、多項式核函數、徑向基核函數與Sigmoid核函數中的一種；

1B.對于第d種時變數據，將其分別作為線性核函數、多項式核函數、徑向基核函數與Sigmoid核函數支持向量機的輸入特征量，比較預測或分類精度，選擇預測精度最高的核函數作為第d個數據源時變數據的核函數K_d2(x_i，x_j)，對所有Q個時變數據進行該操作，構建SVM多核核函數K₂(x_i，x_j)：

其中：K_d2(x_i，x_j)為線性核函數、多項式核函數、徑向基核函數與Sigmoid核函數中的一種；

(2)多核函數構成比較：若K₁(x_i，x_j)與K₂(x_i，x_j)的核函數構成相同，則此多核函數為多源時變數據對應的最優多核函數：K_opt(x_i，x_j)＝K₁(x_i，x_j)＝K₂(x_i，x_j)，若K₁(x_i，x_j)與K₂(x_i，x_j)的構成不同，則轉(3)；

(3)多核函數性能比較：

3A.計算最優加權系數λ：

3B.對多核函數K₁(x_i，x_j)與K₂(x_i，x_j)進行加權，形成加權多核核函數K₃(x_i，x_j)：

其中：K_d3(x_i，x_j)為線性核函數、多項式核函數、徑向基核函數與Sigmoid核函數中的一種，λ為3A中計算的最優加權系數，0＜λ＜1；

3C.對于第d種數據源的時變數據，計算在K_d1(x_i，x_j)、K_d2(x_i，x_j)、K_d3(x_i，x_j)核函數映射下的核矩陣：

其中：d＝1，2，...，Q，s＝1，2，3，s表示K₁(x_i，x_j)、K₂(x_i，x_j)、K₃(x_i，x_j)三種核函數對應的下標；

3D.利用核矩陣秩空間差異法，計算由3B得到的A_1，s，A_2，s，…，A_Q，s，s＝1，2，3的秩空間差異性度量：

其中：d＝1，2，...，Q，s＝1，2，3，rank(A)為矩陣A的秩；

3E.比較RSD₁、RSD₂與RSD₃值的大小，選取最大值對應的函數作為多源時變數據融合的最優多核函數K_opt(x_i，x_j)；

步驟4、利用支持向量機SVM對分布式新能源進行出力預測，核函數采用步驟3中得到的最優多核函數K_opt(x_i，x_j)。