[发明专利]一种基于PCA-Copula理论考虑风电相关性的电力系统经济调度方法

权利要求书

1.一种基于PCA-Copula理论考虑风电相关性的电力系统经济调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，采集待调度的P座风电场历史出力数据，通过PCA法对待调度的P座风电场历史出力数据进行降维处理，采用非参数核密度估计法求解等效风电场群的累计分布函数，通过Copula函数进行风电联合概率分布函数的求解；

步骤2，求取符合联合概率分布函数的随机数，通过FCM进行聚类处理，进行风电不确定性建模，筛选典型风电功率场景；

步骤3，以二次调度场景下的再调度燃料费具体描述风电随机性与相关性，实现对风电随机性与相关性的量化处理，构建二次调度场景下的动态经济模型；

步骤4，采用基本遗传算法结合MATLAB工具箱进行求解，得到最优值，以最优值进行调度。

2.根据权利要求1所述的一种基于PCA-Copula理论考虑风电相关性的电力系统经济调度方法，其特征在于，步骤1具体包括：

步骤1.1，记X＝(X₁,X₂,...X_p)为P维风电场随机变量，通过PCA将其进行如下的线性组合：

式中，Y_n为经PCA变换后得到的第n个新变量；l_np为描述第n行p列原始变量的信息系数；计算贡献率与累计贡献率：

式中，C_k为第k个新变量的贡献率；λ_i与λ_k分别表示第i个与第k个新变量的方差；C_k的值越高表示对应的新变量反映原始信息的能力越高；

若前m个新变量的累计贡献率L_m满足大于80％，则选取前m个新变量为主成分，完成P维风电场随机变量的降维处理；

步骤1.2，采用非参数核密度估计法求解等效风电场群的累计分布函数；

首先对m座等效风电场的数据进行归一化处理，采用非参数核密度估计法求解m座等效风电场的边缘分布函数；通过分析均方根误差值RMSE与信息准则值AIC对所求分布函数进行校验；核密度函数计算公式如下：

式中f(x)为等效风电场的概率密度函数；h为窗宽；K(·)为核函数；n为取样点总数；x_i为第i个风电场随机变量的观测值；核函数选取高斯核函数：

最优窗宽求解数学模型：

累积分布函数：

步骤1.3，通过Copula函数进行联合概率分布函数的求解；根据n维Sklar定理：设H是边缘分布为F₁，F₂，...,F_n的n维联合分布函数，那么一定存在一个n-Copula函数C，对于任意x∈Rⁿ，有：

H(x₁,x₂,...,x_n)＝C(F₁(x₁),F₂(x₂),...,F_n(x_n))

采用PCA方法对相关变量进行分析后，等效风电场的累积分布函数相互独立不存在相关性，依据独立Copula函数定理直接进行联合分布函数的求解，独立新变量的Copula联合分布函数是其对应分布函数的乘积，表述为：

C(u₁,u₂,...,u_n)＝u₁·u₂...·u_n

式中u_n为经过PCA分析后第n个新变量的分布函数。