一種耦合偏互信息和cfs集合預(yù)報(bào)的小水電發(fā)電能力預(yù)測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及水電優(yōu)化調(diào)度運(yùn)行領(lǐng)域，涉及一種耦合偏互信息和CFS集合預(yù)報(bào)的小水電發(fā)電能力預(yù)測(cè)方法。首先采用偏互信息方法對(duì)已有的地區(qū)小水電日電量數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，篩選對(duì)小水電發(fā)電能力具有顯著影響的因子，然后以所選因子作為模型輸入數(shù)據(jù)，建立改進(jìn)的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，并采用試算方法確定網(wǎng)絡(luò)的最佳隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，最后采用CFS預(yù)報(bào)獲得相應(yīng)地區(qū)長(zhǎng)時(shí)間序列的氣象數(shù)據(jù)，并結(jié)合其它因子作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入對(duì)地區(qū)小水電中長(zhǎng)期發(fā)電能力進(jìn)行預(yù)測(cè)。本發(fā)明的有益效果是可以有效實(shí)現(xiàn)小水電發(fā)電能力預(yù)測(cè)，為小水電富集地區(qū)提供良好的參考和借鑒。
【專利說明】一種耦合偏互信息和CFS集合預(yù)報(bào)的小水電發(fā)電能力預(yù)測(cè) 方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及水電優(yōu)化調(diào)度運(yùn)行領(lǐng)域，特別涉及一種耦合偏互信息和CFS集合預(yù)報(bào) 的小水電發(fā)電能力預(yù)測(cè)方法。 技術(shù)背景
[0002] 我國(guó)水電能源豐富，其中作為國(guó)家節(jié)能發(fā)電調(diào)度中優(yōu)先調(diào)度的清潔可再生能源的 小水電資源可開發(fā)量位居世界第一。隨著節(jié)能發(fā)電調(diào)度工作的開展，小水電的建設(shè)和發(fā)展 得到快速推進(jìn)。然而，由于缺乏有效的協(xié)調(diào)措施，無法準(zhǔn)確預(yù)判小水電不同時(shí)期的發(fā)電能 力，導(dǎo)致小水電與其它電源擠占有限的輸電通道資源而導(dǎo)致大規(guī)模窩電棄水的現(xiàn)象愈發(fā)嚴(yán) 重，不但造成清潔能源浪費(fèi)，嚴(yán)重制約了小水電節(jié)能減排效益的發(fā)揮，而且嚴(yán)重威脅地區(qū)電 網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，特別是在小水電富集的西南地區(qū)，這一現(xiàn)象尤為嚴(yán)重，亟需開展小水電 發(fā)電預(yù)測(cè)，以便電力調(diào)度部門對(duì)地區(qū)多種電源進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度，從而提高小水電等清潔 能源的利用率。但是由于小水電多位于偏遠(yuǎn)山區(qū)的小流域，通信條件和硬件設(shè)施較差，缺乏 相應(yīng)的水文資料以及降水、溫度等氣象觀測(cè)資料，加之我國(guó)小水電統(tǒng)一調(diào)度管理起步較晚， 已有的小水電發(fā)電等資料十分有限，導(dǎo)致很多地區(qū)小水電的水文、氣象、發(fā)電等數(shù)據(jù)貧乏， 給小水電發(fā)電預(yù)測(cè)帶來了困難，難以采用傳統(tǒng)的方法開展發(fā)電能力預(yù)測(cè)。因此，如何在貧資 料地區(qū)預(yù)測(cè)小水電發(fā)電能力是亟需解決的理論和實(shí)踐問題。
[0003] 互信息是以信息論中的熵為基礎(chǔ)，用于反映變量間的線性和非線性相關(guān)關(guān)系的一 種方法，而偏互信息是一種反映考慮了已選變量之后與其它變量間剩余相關(guān)關(guān)系的一種方 法，偏互信息方法為選擇合適的與小水電發(fā)電能力相關(guān)的預(yù)報(bào)因子提供了良好的途徑。另 夕卜，美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心的CFS集合預(yù)報(bào)是耦合海-陸-氣的動(dòng)力季節(jié)預(yù)報(bào)系統(tǒng)，可為全 球提供最新的多時(shí)間尺度的降水等預(yù)報(bào)信息，其預(yù)報(bào)降水量可以作為小水電發(fā)電能力預(yù)測(cè) 輸入數(shù)據(jù)。云南是我國(guó)水電富集的省份，其水電可開發(fā)資源量和小水電可開發(fā)量占我國(guó)水 電可開發(fā)資源量和小水電可開發(fā)量都為1/5。作為小水電富集地區(qū)的典型代表，云南省的小 水電建設(shè)和發(fā)展使云南電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行面臨著同樣威脅，具備了小水電發(fā)電能力預(yù)測(cè)方 法的實(shí)施條件。
[0004] 本發(fā)明成果基于小水電資源開發(fā)與利用需求，采用耦合偏互信息和CFS集合預(yù)報(bào) 的方法進(jìn)行小水電發(fā)電預(yù)測(cè)，所提方法能夠很好的考慮影響小水電發(fā)電能力的各種因素， 在較長(zhǎng)的預(yù)見期內(nèi)有效的預(yù)測(cè)小水電的發(fā)電能力，可以為小水電富集地區(qū)提供良好的參考 和借鑒。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種耦合偏互信息和CFS集合預(yù)報(bào)的小水電發(fā) 電能力預(yù)測(cè)方法，可以很好的考慮影響小水電發(fā)電能力的各種因素，在較長(zhǎng)的預(yù)見期內(nèi)有 效的預(yù)測(cè)小水電的發(fā)電能力，為小水電富集地區(qū)小水電發(fā)電能力預(yù)測(cè)提供切實(shí)有效的方 法。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)方案為：本發(fā)明揭示了一種耦合偏互信息和CFS集合預(yù)報(bào)的小水電 發(fā)電能力預(yù)測(cè)方法，按照下述步驟（1)-(3)實(shí)現(xiàn)小水電發(fā)電能力預(yù)測(cè)，其中步驟（1)-(3)的 具體操作詳細(xì)介紹如下：
[0007] (1)基于偏互信息的預(yù)報(bào)因子選擇；
[0008] 1)設(shè)置待選因子集F {Vl，V }，其中 '為地區(qū)當(dāng)日降水量或前幾日降水量、 平均溫度、濕度以及光照強(qiáng)度等待選因子，輸出變量為地區(qū)小水電日發(fā)電量Eshp;已選因子 集S ;
[0009] 2)若S為空，由公式①、②估計(jì)各因子概率密度，并使用公式③計(jì)算各因子與輸出 變量E shp之間的互信息；若S不為空，則由公式④計(jì)算剩余信息量，再由公式①、②估計(jì)概率 密度并進(jìn)一步使用公式⑤計(jì)算偏互信息：

【權(quán)利要求】
1. 一種禪合偏互信息和CFS集合預(yù)報(bào)的小水電發(fā)電能力預(yù)測(cè)方法，其特征包括如下步 驟， (1) 基于偏互信息的預(yù)報(bào)因子選擇； 1) 設(shè)置待選因子集F {Vi，V2…Vj.…}，Vj.為地區(qū)當(dāng)日或前幾日降水量、日平均溫度、光照 強(qiáng)度，輸出變量為地區(qū)小水電日發(fā)電量E,hp;已選因子集S; 2) 若S為空，則估計(jì)各因子概率密度，并計(jì)算各因子與輸出變量E之間的互信息；若S 不為空，則計(jì)算剩余信息量，再估計(jì)概率密度并進(jìn)一步計(jì)算偏互信息； 3) 計(jì)算各待選因子的Hampel距離{di，d2…cV，，}并進(jìn)行排序； 4) 對(duì)于Hampel距離最大的因子Vj，如果dj〉3,則將該Vj加入S，并從F中去除V J，返回 步驟2);否則，因子選擇結(jié)束，S即為所選因子集； (2) 改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練； 1) 通過引入學(xué)習(xí)率和動(dòng)量項(xiàng)都自適應(yīng)的方法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，得到該井的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 2) 采用試算法，在一定的節(jié)點(diǎn)范圍內(nèi)，W訓(xùn)練集和測(cè)試集樣本誤差平方和加權(quán)最小為 目標(biāo)進(jìn)行試算，確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)； 3. W偏互信息得到的有效屬性作為輸入，通過試算確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，W地區(qū)小水電 日電量作為輸出構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型； (3) 結(jié)合WS進(jìn)行發(fā)電能力預(yù)測(cè)； 1) 獲得WS氣象預(yù)報(bào)文件并解析； 2) 利用雙向線性插值得到預(yù)報(bào)時(shí)間范圍內(nèi)目標(biāo)位置氣象預(yù)報(bào)信息，并轉(zhuǎn)化為日氣象信 息； 3) 對(duì)同一天4次發(fā)布的未來同一天氣象預(yù)報(bào)值進(jìn)行集合平均，取地區(qū)各縣級(jí)行政中屯、 得到的預(yù)報(bào)值作為地區(qū)氣象預(yù)報(bào)值； 4) 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)報(bào)，并發(fā)布結(jié)果。
【文檔編號(hào)】G06Q50/06GK104463358SQ201410713154
【公開日】2015年3月25日 申請(qǐng)日期:2014年11月28日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月28日
【發(fā)明者】程春田, 劉本希, 武新宇, 牛文靜, 李秀峰, 蔡華祥, 蔡建章 申請(qǐng)人:大連理工大學(xué)