風(fēng)電爬坡事件（wind power ramp events, WPRE）易破壞電力系統(tǒng)的有功功率平衡,劣化頻率穩(wěn)定性及電能質(zhì)量,威脅電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。由此,提出一種基于信度網(wǎng)絡(luò)（credal network, CN）的WPRE非精確條件概率預(yù)測(cè)方法,對(duì)WPRE各狀態(tài)發(fā)生概率的區(qū)間范圍進(jìn)行預(yù)測(cè)。運(yùn)用貪婪搜索算法挖掘WPRE與多個(gè)氣象變量之間的相依性關(guān)系,并搭建CN結(jié)構(gòu)以抽象表達(dá);在超參數(shù)設(shè)置方面對(duì)非精確狄利克雷模型（imprecise Dirichlet model, IDM）進(jìn)行了拓展,使用拓展后的IDM對(duì)變量間的條件相依性關(guān)系進(jìn)行不確定性量化,完成CN的參數(shù)估計(jì);基于建立的CN模型,在獲取氣象預(yù)測(cè)信息的條件下,結(jié)合CN概率推斷算法對(duì)多狀態(tài)WPRE的分布進(jìn)行非精確概率推斷;采用寧夏某風(fēng)電場(chǎng)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)本方法進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證了該方法在觀測(cè)樣本不充足的預(yù)測(cè)情景下優(yōu)異的預(yù)測(cè)性能。 

【文章來(lái)源】：山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2020,50(01)北大核心

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【部分圖文】：

貪婪搜索算法搭建的最佳信度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

重新劃分變量狀態(tài)之后,訓(xùn)練集中便不存在隸屬于氣象場(chǎng)景C1={V2, S1, D1, T3, h3}, C2={V1, S3, D2, T3, h3}, C3={V3, S1, D2, T3, h3}以及C4={V3, S1, D3, T3, h3}的觀測(cè)樣本。由此,CLT模型預(yù)測(cè)的區(qū)間概率結(jié)果只能為Pim(Hw| Cv)=[0, 1],其中,w=1,2,3,v=1,2,3,4。顯然,上述結(jié)果無(wú)法提供任何有效信息。在對(duì)本文方法的應(yīng)用中,由貪婪搜索算法基于重新劃分變量狀態(tài)后的訓(xùn)練集樣本構(gòu)建的信度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖6所示。該結(jié)構(gòu)清晰地反映出,在當(dāng)前預(yù)測(cè)情景下,WPRE僅與風(fēng)速、風(fēng)向、溫度以及風(fēng)速的最大波動(dòng)量直接相關(guān),因此,這4種證據(jù)變量的狀態(tài)將直接決定WPRE的概率分布。

觀察表7及圖7可知,盡管CN模型預(yù)測(cè)的少數(shù)區(qū)間概率沒有覆蓋真實(shí)概率(真實(shí)概率由統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證集樣本所得的經(jīng)驗(yàn)概率估算),它們?nèi)阅艹晒︻A(yù)測(cè)出最可能發(fā)生的爬坡狀態(tài),并且,其中所涉及的估計(jì)偏差均在可承受的范圍以內(nèi),表明了本文方法在無(wú)法獲取相應(yīng)統(tǒng)計(jì)樣本的極端預(yù)測(cè)情景下的有效性。總的來(lái)說(shuō),所提出的CN預(yù)測(cè)模型同樣適用于樣本量不充足甚至是無(wú)相應(yīng)觀測(cè)樣本的預(yù)測(cè)情景,其優(yōu)異的預(yù)測(cè)性能可以滿足WPRE概率預(yù)測(cè)的需求。實(shí)際上,該方法中參與條件性預(yù)測(cè)的樣本不局限于滿足指定氣象證據(jù)的樣本的集合,而是基于全部樣本挖掘變量間的聯(lián)系,從而合理推斷未知條件概率的取值,這使得該方法得以充分利用有限樣本中的統(tǒng)計(jì)信息,產(chǎn)生更加可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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