一种基于高维风电预测误差模型及降维技术的发电调度方法

摘要

本发明公开了一种基于高维风电预测误差模型及降维技术的发电调度方法，包括：获取多个风电场一年内每小时的历史出力数据及相应的点预测数据；利用混合偏态模型对每个单一风电场的实际出力和预测出力的累积分布函数进行建模；利用每个风电场各自的CDF将实际出力和预测值转换为0‑1区间分布的数据点；通过匹配前一步骤中得到的所有数据点，找到最优的Copula函数并进行参数估计；建立多个风电场预测误差的高维条件概率模型，并通过边缘变换得到降维后的边缘条件概率模型；根据风电场预测误差的边缘条件概率模型，计算发电机组的日前调度计划及旋转备用容量。本发明相较于常用的高斯分布、β分布有着更高的精度，且可以考虑多个风电场之间相关性的影响。

主权项

一种基于高维风电预测误差模型及降维技术的发电调度方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：通过风电场在预设时间内的数据建立多个风电场预测误差的边缘条件概率密度函数模型；S2：根据步骤S1得到的风电场预测误差的边缘条件概率密度函数模型，计算发电机组的日前调度计划及旋转备用容量。