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申请/专利权人:贵州电网有限责任公司
摘要:本发明涉及新能源预测技术领域,特别是耦合空间聚类的全省新能源非参数概率预测方法及系统。解决全省区域新能源发电概率预测问题面临场站对象多、特征变量维数高、区域气象因素影响等难点;首先以各场站历史气象因子为输入数据,利用改进的聚类方法,构建基于气象相似区划分的风电和光伏集群,然后将各集群气象信息加权聚合为全省区域预测模型的可用气象因子,基于此,利用斯皮尔曼及最大信息系数筛选出与新能源出力最相关的气象因子,作为模型最终输入因子,以提高模型训练效率;最后,构建基于时间卷积神经网络-分位数回归-核密度估计的非参数概率预测模型;以西南某省区域风电和光伏总出力概率预测为应用实例,验证了所提方法的有效性。
主权项:1.一种耦合空间聚类的全省新能源非参数概率预测方法,其特征在于:包括,获取全省新能源站点的计算数据,所述计算数据包括全省的全年逐小时新能源输出功率、全年逐小时气象数据、气象因子表;将获取的计算数据作为输入条件,采用聚类方法对全省的气象信息进行聚类分析;并构建基于气象相似区划分的电集群和光伏集群;加权计算各集群电站的气象信息,输出气象因子;将时间卷积神经网络和分位数回归融合,构建新能源分位数数据驱动预测模型;将输出气象因子作为新能源分位数数据驱动预测模型的输入,并对概率预测结果进行分析。
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