[发明专利]一种考虑时序自相关和互相关性的随机场景分析方法

权利要求书

1.一种随机场景分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

根据各不确定性因素的概率模型对目标地区各不确定性因素的全年时序数据进行抽样，获取初始不确定性因素时序；

建立参考时序，根据初始不确定性因素时序的自相关性，对初始不确定性因素时序进行时序重构，生成考虑时序自相关性的不确定性因素随机时序；

组合不确定性因素随机时序，形成考虑时序自相关性的第一随机场景集；

根据各不确定性因素时序之间的互相关性，建立互相关系数矩阵，从第一随机场景集中选出互相关性与参考时序的互相关性误差最小的至少一个随机场景，得到考虑时序自相关和互相关性的第二随机场景集。

2.根据权利要求1所述的一种随机场景分析方法，其特征在于，所述参考时序的建立步骤包括：将所述各不确定性因素的全年时序数据按照不同的季节划分处理，分别选择与各季节不确定性因素平均日变化时序最接近的一日时序作为参考时序。

3.根据权利要求1所述的一种随机场景分析方法，其特征在于，所述抽样采用的方法包括拉丁超立方抽样方法。

4.根据权利要求1所述的一种随机场景分析方法，其特征在于，所述组合不确定性因素随机时序的方法包括笛卡尔积法。

5.根据权利要求1所述的一种随机场景分析方法，其特征在于，所述方法还包括利用Spearman秩相关系数分析各不确定性因素时序之间的互相关性。

6.根据权利要求1所述的一种随机场景分析方法，其特征在于，所述不确定性因素的概率模型包括：

f＝f(v(t),a(t),b(t))，其中，f为各不确定性因素的概率密度函数，v(t)为t时刻各不确定性因素数值大小，a(t)和b(t)为t时刻各不确定性因素的尺度参数和形状参数。

7.根据权利要求1所述的一种随机场景分析方法，其特征在于，所述时序重构的准则是使重构后的各不确定性因素波动序列与参考波动序列的平均绝对误差最小。

8.根据权利要求2所述的一种随机场景分析方法，其特征在于，所述互相关性误差包括：

其中，E_h,s为第s个季节下第h个随机场景和参考场景的互相关性误差，ρ_h,s为第s个季节下第h个随机场景的互相关系数矩阵，ρ_ref,s为互相关系数矩阵。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现如权利要求1-8任一权利要求所述的方法。