本文選題：風(fēng)電功率 + normal　； 參考：《中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)》2017年09期

【摘要】：近年來(lái),魯棒優(yōu)化在電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域取得了優(yōu)良的效果。魯棒優(yōu)化的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是確定風(fēng)電功率不確定集合,而現(xiàn)有方法難以依據(jù)最新風(fēng)電功率預(yù)測(cè)信息更新不確定集合。針對(duì)這一問(wèn)題,該文基于條件copula copula模型,構(gòu)建考慮風(fēng)電功率條件相關(guān)性的廣義橢球不確定集合。該方法綜合考慮了預(yù)測(cè)誤差的時(shí)間相關(guān)性,非正態(tài)的邊緣分布特性,以及與風(fēng)電功率預(yù)測(cè)值的條件相關(guān)性。此外,提出了條件normal copula模型的解析表達(dá)式以及相應(yīng)采樣方法。該方法實(shí)現(xiàn)了依據(jù)最新預(yù)測(cè)信息更新不確定集合,提高了模型的準(zhǔn)確性,降低了集合的保守度。對(duì)某風(fēng)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真分析,結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的有效性,以及預(yù)測(cè)誤差統(tǒng)計(jì)特性對(duì)不確定集合擬合效果的影響。
[Abstract]:In recent years, robust optimization has achieved good results in the field of power system optimization. One of the key problems of robust optimization is to determine the uncertain set of wind power, but it is difficult for existing methods to update the uncertain set based on the latest wind power prediction information. In order to solve this problem, a generalized ellipsoidal uncertain set considering the dependence of wind power condition is constructed based on conditional copula model. This method takes into account the temporal correlation of prediction error, the edge distribution characteristics of non-normal distribution and the conditional correlation with the predicted wind power. In addition, the analytical expression of conditional normal copula model and the corresponding sampling method are proposed. This method can update the uncertain set according to the latest prediction information, improve the accuracy of the model and reduce the conservatism of the set. The simulation analysis of the historical data of a certain wind field shows that the proposed algorithm is effective and the statistical characteristics of prediction errors affect the fitting effect of uncertain sets.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電氣工程系;遼寧省電力有限公司;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2015BAA01B02) 國(guó)家自然科學(xué)基金(51307107,51477098)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TM614;TM73

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10 ;[J];;年期

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本文編號(hào)：1942299