[發(fā)明專利]多風(fēng)電場(chǎng)聯(lián)合出力預(yù)測(cè)方法和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011498682.5
• 申請(qǐng)日: 2020-12-17
• 公開（公告）號(hào): CN112653199B
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 涂青宇;苗世洪;姚福星;殷浩然;張迪;韓佶;尹斌鑫;楊煒晨
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華中科技大學(xué)
• 主分類號(hào): H02J3/46
• 分類號(hào): H02J3/46;H02J3/38
• 代理公司: 華中科技大學(xué)專利中心 42201
• 代理人: 李智

1.一種基于動(dòng)態(tài)R-Vine Copula模型的多風(fēng)電場(chǎng)聯(lián)合出力預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：將多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的預(yù)測(cè)出力數(shù)據(jù)和聯(lián)合出力對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)誤差作為第一輸入數(shù)據(jù)；

S2：將所述第一輸入數(shù)據(jù)輸入基于ARIMA-GARCH模型建立的動(dòng)態(tài)邊緣分布函數(shù)模型，以使所述動(dòng)態(tài)邊緣分布函數(shù)模型將所述第一輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為累計(jì)概率序列；

S3：將所述累計(jì)概率序列輸入預(yù)先建立的動(dòng)態(tài)R-Vine Copula模型，以使所述動(dòng)態(tài)R-Vine Copula模型輸出不同置信度下多風(fēng)電場(chǎng)對(duì)應(yīng)的聯(lián)合出力預(yù)測(cè)結(jié)果；所述動(dòng)態(tài)邊緣分布函數(shù)模型的模型參數(shù)和所述動(dòng)態(tài)R-Vine Copula模型的模型參數(shù)均基于相空間重構(gòu)方法進(jìn)行滾動(dòng)計(jì)算并更新；

所述步驟S3之前還包括：

S301：基于赤池信息準(zhǔn)則AIC、貝葉斯信息準(zhǔn)則BIC指標(biāo)對(duì)各個(gè)Pair Copula函數(shù)模型進(jìn)行類別選取，以反映不同風(fēng)電場(chǎng)的數(shù)據(jù)之間的差異化關(guān)聯(lián)特征；

S302：基于動(dòng)態(tài)條件相關(guān)性DCC模型、Patton模型對(duì)各個(gè)Pair Copula函數(shù)模型的參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)計(jì)算，以反映不同風(fēng)電場(chǎng)的數(shù)據(jù)之間的時(shí)變相關(guān)性特征；所述Patton模型為：其中，τ_t表示t時(shí)刻的Clayton Copula的相關(guān)性系數(shù)；ω^Cl、β^Cl、α^Cl分別表示面向Clayton Copula的Patton模型參數(shù)；τ_t-1表示t時(shí)刻的Clayton Copula的相關(guān)性系數(shù)，u_t-1、v_t-1分別表示(t-1)時(shí)刻兩列輸入數(shù)據(jù)的值；Λ^Cl表示面向Clayton Copula的logistic變換式；

S303：設(shè)計(jì)改進(jìn)最大旋轉(zhuǎn)樹MST算法生成R-Vine Copula的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以反映高維風(fēng)電數(shù)據(jù)的非對(duì)稱性關(guān)聯(lián)特征，進(jìn)而建立所述動(dòng)態(tài)R-Vine Copula模型；

所述步驟S303包括：

S3031：選取R-Vine Copula模型中用于Pair數(shù)組擬合的備選二元Copula函數(shù)類別；

S3032：將任意兩列由動(dòng)態(tài)邊緣分布模型計(jì)算得出的初始輸入數(shù)據(jù)視為Pair數(shù)組，分別基于各類備選二元Copula函數(shù)模型進(jìn)行參數(shù)擬合；

S3033：對(duì)于各個(gè)Pair數(shù)組，選取AIC或BIC最小的二元Copula模型作為該P(yáng)air數(shù)組的Pair Copula模型；

S3034：將AIC或BIC指標(biāo)值作為權(quán)重系數(shù)，面向各個(gè)Pair數(shù)組，基于Prim算法生成R-Vine Copula模型的第一層樹結(jié)構(gòu)拓?fù)洌?/p>

S3035：基于R-Vine Copula模型上一層樹結(jié)構(gòu)的各個(gè)Pair Copula函數(shù)，計(jì)算用于生成下一層樹結(jié)構(gòu)的輸入數(shù)據(jù)；

S3036：由于R-Vine Copula模型下一層樹結(jié)構(gòu)拓?fù)涫艿缴弦粚訕浣Y(jié)構(gòu)拓?fù)涞南拗?，列舉出下一層樹結(jié)構(gòu)所有可能的拓?fù)洌?/p>

S3037：獲取每一種可能的樹結(jié)構(gòu)拓?fù)渲械乃蠵air數(shù)組，基于AIC或BIC指標(biāo)分別選取其最優(yōu)Pair Copula函數(shù)類別；將各個(gè)可能的樹結(jié)構(gòu)拓?fù)渲兴蠵air Copula函數(shù)的AIC或BIC指標(biāo)值相加和，選取加和值最小的作為下一層樹結(jié)構(gòu)的拓?fù)洌?/p>

S3038：重復(fù)步驟S3035至步驟S3037直至生成所有樹結(jié)構(gòu)的拓?fù)洌瓷蒖-VineCopula模型的完整拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；

所述步驟S2之前還包括：基于差分整合移動(dòng)平均自回歸ARIMA模型和自回歸條件異方差GARCH模型建立多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的預(yù)測(cè)出力數(shù)據(jù)和聯(lián)合出力對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)誤差對(duì)應(yīng)的所述動(dòng)態(tài)邊緣分布函數(shù)模型。

2.如權(quán)利要求1所述的基于動(dòng)態(tài)R-Vine Copula模型的多風(fēng)電場(chǎng)聯(lián)合出力預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟S301包括：

利用赤池信息準(zhǔn)則AIC、貝葉斯信息準(zhǔn)則BIC對(duì)應(yīng)的擬合效果評(píng)價(jià)指標(biāo)定量分析各二元Copula函數(shù)，以對(duì)各個(gè)Pair Copula函數(shù)模型進(jìn)行選??；

AIC和BIC的表達(dá)式分別為：

其中，m_p表示模型參數(shù)的個(gè)數(shù)；m_d表示數(shù)據(jù)序列的長(zhǎng)度；L表示極大似然函數(shù)值。