[发明专利]确定性框架下光伏功率的层级式协调预测方法

权利要求书

1.确定性框架下光伏功率的层级式协调预测方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、获取电力系统各个层级的参与者对应同一时间分辨率和预测范围的光伏测量功率时间序列Y_t+h和基础光伏预测功率时间序列

S2、根据获取的光伏测量功率时间序列Y_t+h和基础光伏预测功率时间序列计算最优协调矩阵P，最优协调矩阵P使所有功率时间序列向前h步调和光伏预测功率误差的方差总和最小化；

S3、根据最优协调矩阵P和电力系统各层级新的基础光伏预测功率时间序列X_t+h，电力系统各层级的调和光伏预测功率时间序列为：

其中，S为m×m_b阶求和矩阵，m_b为最底层光伏测量功率时间序列数，m＝1+m₁+···+m_b，1、m₁…m_b分别为电力系统b级层次结构从上至下聚合程度由高到低的l₀级、l₁级···和最底层l_b级所含光伏测量功率时间序列的数量；求和矩阵中，某条光伏测量功率时间序列对应求和矩阵的某行，包含最底层的第i条光伏测量功率时间序列时，该行的第i个值为1，否则为0，i＝1,···,m_b。

2.根据权利要求1所述的确定性框架下光伏功率的层级式协调预测方法，其特征在于，S2中，最优协调矩阵P为：

P＝P^OLS＝(S^TS)^-1S^T。

3.根据权利要求1所述的确定性框架下光伏功率的层级式协调预测方法，其特征在于，S2中，最优协调矩阵P为：

其中，为由各层级所有功率时间序列向前1步基础光伏预测功率误差的样本内方差估计值组成的对角矩阵。

4.根据权利要求1所述的确定性框架下光伏功率的层级式协调预测方法，其特征在于，S2中，最优协调矩阵P为：

P＝P^HLS＝(S^TΛ^-1S)^-1S^TΛ^-1，

其中，其中为一个长度为m_b且元素全为1的列向量。

5.根据权利要求1所述的确定性框架下光伏功率的层级式协调预测方法，其特征在于，S2中，最优协调矩阵P为：

其中，

为各层级所有功率时间序列向前1步基础光伏预测功率误差的样本内协方差矩阵估计值，λ_D为收缩强度参数。

6.根据权利要求5所述的确定性框架下光伏功率的层级式协调预测方法，其特征在于，

其中，R₁为所有功率时间序列向前1步基础光伏预测功率的样本内相关矩阵，为R₁的第j行第k列元素。

7.根据权利要求1所述的确定性框架下光伏功率的层级式协调预测方法，其特征在于，S2中，最优协调矩阵P为：

式中，W_h为所有功率时间序列向前h步基础光伏预测功率误差的协方差矩阵，

8.根据权利要求1所述的确定性框架下光伏功率的层级式协调预测方法，其特征在于，所述方法还包括S4：

S4、计算标准化均方根误差nRMSE：

其中，x_t为验证数据集中t时的调和光伏预测功率值，y_t为验证数据集中t时光伏测量功率值，n为验证数据集中光伏测量功率值或调和光伏预测功率值的数据个数，为验证数据集中光伏测量功率值的均值；

根据标准化均方根误差nRMSE评价调和预测性能。