[发明专利]确定性框架下光伏功率的层级式协调预测方法

说明书

确定性框架下光伏功率的层级式协调预测方法，解决了现有使电力系统不同层级的光伏预测功率聚合一致会损失预测性能的问题，属于光伏发电技术领域。本发明包括：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功率测量时间序列Ysubgt;t+h/subgt;和基础光伏预测功率时间序列根据获取的Ysubgt;t+h/subgt;和计算最优协调矩阵P，P使基础光伏预测功率时间序列向前h步调和光伏预测功率误差的方差总和最小化；根据P和电力系统各层级新的基础光伏预测功率时间序列Xsubgt;t+h/subgt;，电力系统各层级的调和光伏预测功率时间序列为：

技术领域

本发明涉及一种确定性框架下光伏功率的层级式协调预测方法，属于光伏发电技术领域。

背景技术

为减小自带随机性的光伏并网功率给电力系统带来的不利影响，利用不同的数据和模型在不同的时间尺度上进行光伏功率预测以保证电力系统的安全稳定运行一直是光伏行业相关学者和工程师们关注的焦点。换句话说，为可靠有效地消纳光伏，电力系统不同层级的参与者，如光伏厂站主和电力系统运营商，将针对不同的操作需求采用不同的预测技术和数据生成自己的光伏预测功率。考虑到光伏功率注入电网可以建模为一个层次结构，即整个电网的光伏总注入功率等于电网中各个节点的光伏注入功率的累加，也等于电网中所有分布式光伏厂站的光伏注入功率的累加，一个疑惑随之被提出：这些不同层级中较高层级的光伏预测功率是否与较低层级的光伏预测功率的累加完全相等，如果不相等，如何解决？

“聚合一致性(aggregate consistency)”或“连贯性(coherency)”指的是一条聚合时间序列的预测值严格等于其多条对应分解时间序列的预测值的和。此时，前述问题即变为探讨电力系统不同层级的光伏预测功率之间是否存在聚合一致性，假使不存在，应该采用何种方法实现？实际上，虽然在不考虑测量误差的情况下电力系统不同层级的光伏测量/注入功率天生具有聚合一致性，但是光伏预测功率并不具备聚合一致性，即累加较低层级产生的光伏预测功率并不与较高层级产生的光伏预测功率完全一致。这是由于电力系统不同参与者可见的信息集并不同，导致不同层级的光伏预测精度差别较大。而为解决电力系统不同层级的光伏预测功率聚合不一致性的问题，需要引入层级式协调预测(hierarchical reconciliation forecast)方法。在多数情况下，其通过一种合适的方式结合和调整每个层级上的光伏预测功率从而实现这一目的。要指出的是，基于应用层级式协调预测方法后的各级调和光伏预测功率(reconciled PV forecast power)进行电力系统的优化调度能够比基于未经调和的基础光伏预测功率(base PV forecast power)表现出更佳的连贯决策性能，即有效助力电力系统运行管理中的协同决策。此外，层级式协调预测方法能够合理利用整个结构中不同时间序列的时空关系，进而提高所有层级不同时间序列的预测精度。

产生聚合一致性光伏预测功率的层级式协调预测方法通常包括自下而上(bottom-up,BU)和自上而下。自下而上方法只需要最底层的光伏预测功率，上层的光伏预测功率由这些最底层的光伏预测功率累加而得。另一方面，自上而下方法从顶层预测的光伏功率开始，然后根据下层各个子系统的大小或其他特征按比例分配。这两个方法看起来容易，但并不适用于实际场合，因为将某一层级的光伏预测功率聚合或分解为另一层级的光伏预测功率并不能简单地通过累加或按比例分配，比如小容量光伏厂站的出力主要受云量影响，仅按系统的大小执行自上而下方法会降低其预测精度。

鉴于上述讨论，需要一种能够使电力系统不同层级的光伏预测功率具备聚合一致性且能提高各个层级光伏功率的预测性能的技术。

发明内容

针对现有电力系统采用自下而上方法来实现不同层级的光伏预测功率聚合一致时会出现降低预测性能的问题，本发明提供一种确定性框架下光伏功率的层级式协调预测方法。

本发明的一种确定性框架下光伏功率的层级式协调预测方法，包括：