摘要
一种概率性框架下应用于光伏功率的层级式调和预测方法,属于光伏发电技术领域。为解决当前概率性层级预报方法难以保证概率聚合一致性且计算缓慢的问题,本发明包括采集电力系统对应同一时间分辨率和预测范围的各个层级节点的光伏功率、基预报,计算每个节点的基预报误差,构建基预报误差矩阵;使用样本重排由下至上聚合技术,基于基预报误差矩阵从底层节点向上逐层聚合,得到所有节点的初始聚合概率性预报;基于初始聚合概率性预报和概率性基预报构建基预报向量,使用调和矩阵将基预报向量转换为底层节点修正的概率性预报;将底层节点修正的概率性预报再次使用样本重排由下至上聚合技术,由下至上逐层聚合为所有节点符合聚合一致性的概率性预报。
技术关键词
节点
预报误差
矩阵
层级
表达式
样本
功率
数值天气预报
损失函数优化
元素
光伏发电技术
外推方法
框架
电力系统
近邻算法
预报方法
分辨率
变量
小规模
训练集
系统为您推荐了相关专利信息
轨迹预测方法
注意力
轨迹预测模型
序列
智能汽车
耦合计算方法
热传导方程
电热耦合系统
多尺度结构
网格
站点
辅助决策方法
滑动窗口机制
存储单元
滑动时间窗口
指示灯工作
车辆仪表盘
在线识别方法
关联规则挖掘算法
故障程度评估
近似动态规划算法
微电网储能
微电网能量管理
管理方法
微电网系统