[發明專利]一種區域綜合能源系統的場景預測方法

在審

• 申請號: 201910703979.1
• 申請日: 2019-07-31
• 公開（公告）號: CN110336333A
• 公開（公告）日: 2019-10-15
• 發明（設計）人: 葉暖強;羅金滿;袁廣南;高承芳;周彥吉;劉麗媛
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司;廣東電網有限責任公司東莞供電局
• 主分類號: H02J3/46
• 分類號: H02J3/46;H02J3/38
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 張春水;杜嘉偉

1.一種區域綜合能源系統的場景預測方法，其特征在于，包括如下步驟：

S100、對能源及負荷的功率進行預測與統計分析；

S200、采用非參數核密度估計方法對能源及負荷出力功率的概率分布進行擬合，并計算概率分布參數；

S300、依據概率分布參數對能源及負荷的出力功率場景進行抽樣，將抽樣生成的隨機樣本代入各時段能源及負荷出力功率的累積概率分布，得到實際能源及負荷功率場景集；

S400、采用粒子群優化算法與K-均值算法相結合實現對能源及負荷出力功率概率場景集的最優聚類。

2.根據權利要求1所述的一種區域綜合能源系統的場景預測方法，其特征在于，在步驟S100中對能源及負荷的功率進行預測與統計分析的方法包括：

S101、依據區域綜合能源系統所在地區的統計氣象信息，代入風力發電機以及光伏發電單元的功率特性曲線預測計算風力發電功率、光伏發電功率；

S102、統計計算區域綜合能源系統年電負荷功率、年冷負荷功率、年熱負荷功率。

3.根據權利要求1所述的一種區域綜合能源系統的場景預測方法，其特征在于，S200中采用非參數核密度估計方法對能源及負荷出力功率的概率分布進行擬合并計算概率分布參數的方法包括：

S201、逐時抽取每天同一時段的可再生能源、電負荷、熱負荷、冷負荷數據合并歸類；

S202、采用非參數核密度估計方法對各時段的能源及負荷功率數據集進行概率擬合分析，擬合獲取各時段的能源及負荷出力功率的概率分布，并計算其概率分布參數。

4.根據權利要求1所述的一種區域綜合能源系統的場景預測方法，其特征在于，S300中所述的實際能源及負荷功率場景集的求解方法包括：

S301、累積概率分布的計算方法為：

F_D(x)＝∫f_D(x)dx

式中，F_D(x)為樣本x的累積概率分布函數；

S302、采用拉丁超立方抽樣的樣本值的計算方法為：

式中，N為抽樣場景數量；r_n∈N(0,1)指代[0,1]之間均勻分布的隨機數；k代表第k次抽樣；為第k次抽樣的樣本值；

S303、實際能源及負荷功率的求解方法為：

式中，代表對累積概率分布函數求其反函數的值；x_ik即為第k次抽樣的實際樣本值，即能源及負荷的實際出力功率。

5.根據權利要求1所述的一種區域綜合能源系統的場景預測方法，其特征在于，S400中采用粒子群優化算法與K-均值算法相結合實現對能源及負荷出力功率概率場景集的最優聚類的方法包括：

S401、初始化粒子群優化算法參數，隨機生成N個聚類中心，置迭代次數k＝1；

S402、采用K-均值算法進行N個聚類中心的場景聚類分析，并評估各場景與聚類后的N個聚類中心的歐式距離之和；

S403、判斷歐式距離之和是否有改進，若有改進，則更新粒子群算法中各粒子的位置與方向，重新生成新的聚類中心個數，轉入S402，進入粒子群算法下一次迭代；若無改進，則轉入S404；

S404、判斷是否達到最大迭代次數，若達到最大迭代次數，則計算結束，轉入S405；否則，則轉入S402，置k→k+1；

S405、輸出最終的聚類中心個數及聚類后的場景集與場景概率。