适合于分析广义负荷序列间相关关系的最优延位法

• 作者: 梁浚杰 黎静华
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 相关性分析 最优延位法 广义负荷 时间位移 高比例可再生能源 可再生能源并网
• 年，卷（期）: 2017,（21）
• 所属期刊栏目: 未来电力系统总体形态预测
• 页码范围: 17-24
• 页数: 8页
• 字数: 7989字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20170602004

摘要

传统的相关性分析方法局限于获得明显的相关关系,难以挖掘序列之间潜在的相关性信息,使得电力系统调度运行的参考信息受损.针对此问题,提出一种用于分析广义负荷序列之间潜在相关关系的最优延位法,该方法通过对序列进行适当延位,挖掘出广义负荷序列之间的间接相关关系.首先,以获得序列间最大Pearson相关系数为目标函数,将位移范围与序列数据的时间单调性作为约束条件,建立最优延位模型;然后,提出了模型的解算策略;最后,以德国2016年区域数据为例,分别对单日、每月和全年数据的相关关系进行分析计算,统计得到最大相关系数与需要的位移时间.分析结果表明,与传统的相关性分析方法相比,所提最优延位法可以发现序列之间潜在的延位相关关系,完善了风电、光伏和负荷等广义负荷序列之间的相关性分析方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎静华		24	446	10.0	21.0
2	梁浚杰		1	2	1.0	1.0