买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：中国长江三峡集团有限公司

摘要：本发明公开了一种水风光资源多变量随机模拟方法、装置及电子设备，获取流域径流历史数据、风电出力历史数据和光伏出力历史数据；基于所述流域径流历史数据、所述风电出力历史数据和所述光伏出力历史数据构建多变量边际分布模型；基于所述多变量边际分布模型生成多个相关度分布数据；基于所述多个相关度分布数据构建多变量相关性结构模型；利用所述多变量边际分布模型和所述多变量相关性结构模型对水风光资源进行模拟，得到水风光资源多变量随机模拟样本数据。本发明不仅量化了流域内水风光的随机性和不确定性，也考虑了水风光资源的时空相关性，可以确保生成符合历史统计规律的水风光资源多变量随机模拟样本数据。

主权项：1.一种水风光资源多变量随机模拟方法，其特征在于，所述方法包括：获取流域径流历史数据、风电出力历史数据和光伏出力历史数据；基于所述流域径流历史数据、所述风电出力历史数据和所述光伏出力历史数据构建多变量边际分布模型；基于所述多变量边际分布模型生成多个相关度分布数据；基于所述多个相关度分布数据构建多变量相关性结构模型；利用所述多变量边际分布模型和所述多变量相关性结构模型对水风光资源进行模拟，得到水风光资源多变量随机模拟样本数据；其中，基于所述流域径流历史数据、所述风电出力历史数据和所述光伏出力历史数据构建多变量边际分布模型，包括：分别将所述流域径流历史数据、所述风电出力历史数据和所述光伏出力历史数据作为变量，利用p阶周期自回归模型并根据下式的计算公式构建所述多变量边际分布模型： 式中：表示变量的原始随机序列；表示月份，；表示变量在时段的月平均值；表示变量在时段的月标准差；表示时段的阶自回归系数；表示时段的回归阶数；表示变量在时段的随机序列；表示变量在时段的月平均值；表示变量在时段的月标准差；表示时段的残差标准差；表示残差数据；基于所述多变量边际分布模型生成多个相关度分布数据，包括：在所述多变量边际分布模型中提取所述残差数据；基于所述残差数据，利用非参数核分布估计法处理，得到累积分布函数值；基于所述累积分布函数值建立所述多个相关度分布数据；基于所述多个相关度分布数据构建多变量相关性结构模型，包括：将所述多个相关度分布数据划分为经验样本数据和预测样本数据；确定预设最优藤结构；基于所述经验样本数据确定所述最优藤结构中各树层对应的二维连接函数；基于所述最优藤结构和所述各树层对应的二维连接函数构建所述多变量相关性结构模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国长江三峡集团有限公司 一种水风光资源多变量随机模拟方法、装置及电子设备