本發(fā)明涉及一種新能源并網(wǎng)仿真領(lǐng)域的離散概率序列生成方法，具體涉及一種基于概率統(tǒng)計(jì)的新能源出力離散概率序列生成方法。
背景技術(shù)：
：序列運(yùn)算理論因其物理意義清晰，計(jì)算量小等特點(diǎn)，在考慮風(fēng)電出力不確定性分析中得到了廣泛應(yīng)用?，F(xiàn)階段新能源出力概率序列生成方法，以風(fēng)電概率序列為例，在使用一年的風(fēng)電時(shí)序數(shù)據(jù)生成概率序列時(shí)，首先選擇一個(gè)離散化因子(區(qū)間長度)，則風(fēng)電序列長度為：式中，Wmax為全年最大風(fēng)電出力，表示不超過的最大整數(shù)。風(fēng)電序列化的過程中，其實(shí)就是以為區(qū)間長度，將風(fēng)電時(shí)序數(shù)據(jù)的變化范圍分為Nw個(gè)等長區(qū)間，統(tǒng)計(jì)各離散化區(qū)間風(fēng)電出現(xiàn)的概率Pi，作為對(duì)風(fēng)電落入該離散化區(qū)間概率的統(tǒng)計(jì)。即，風(fēng)電離散概率序列為：a(i)＝Pi,i＝0,1,2...Nw這種新能源概率序列生成方法存在以下缺點(diǎn)：1.生成多個(gè)序列進(jìn)行運(yùn)算時(shí)，首先要設(shè)置離散化公因子，運(yùn)算后的結(jié)果要乘以離散化公因子，才能還原到真實(shí)的功率變化區(qū)間。2.生成序列時(shí)，實(shí)際上是用區(qū)間的下限值代表本區(qū)間的數(shù)據(jù)參與運(yùn)算，這不能真實(shí)地反映本區(qū)間的風(fēng)電數(shù)據(jù)，會(huì)產(chǎn)生量化誤差。顯然，離散化步長越小，量化誤差就越小，計(jì)算精度也越高，但步長減小，將導(dǎo)致計(jì)算量增加。需要在權(quán)衡計(jì)算效率和精度要求的基礎(chǔ)上選取合適的離散化步長。3.當(dāng)時(shí)序數(shù)據(jù)樣本較少且呈一定間隔分布時(shí)，常規(guī)的序列生成方法要求區(qū)間長度相等。此時(shí)，若區(qū)間長度(離散化因子)選擇不恰當(dāng)，會(huì)造成時(shí)序數(shù)據(jù)集中歸入某些區(qū)間，這樣得 到的離散概率序列不能真實(shí)地反映原時(shí)序序列的概率特性，引起統(tǒng)計(jì)誤差。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：為解決上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本發(fā)明的目的是提供一種基于概率統(tǒng)計(jì)的新能源出力離散概率序列生成方法，該方法中，新能源出力離散概率序列的第一行采用區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)期望值，且離散化分區(qū)時(shí)，區(qū)間長度可不等間隔，避免了時(shí)序數(shù)據(jù)呈一定間隔分布時(shí)，等區(qū)間長度可能會(huì)造成的時(shí)序數(shù)據(jù)集中歸入某些區(qū)間的現(xiàn)象，減少序列化過程的誤差。本方法還考慮了離散值與真實(shí)值的偏差，通過與偏差的離散概率序列作卷和，得到最終的序列，更具有普遍性，能更好地反映新能源出力的規(guī)律性。本發(fā)明的目的是采用下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：本發(fā)明提供一種基于概率統(tǒng)計(jì)的新能源出力離散概率序列生成方法，其改進(jìn)之處在于，所述方法包括下述步驟：步驟1：初步生成新能源出力離散概率序列b；步驟2：確定離散概率序列b的偏差離散概率序列ε；步驟3：生成最終的新能源出力離散概率序列c。其中，所述步驟1包括下述步驟：步驟1.1：獲取并整理數(shù)據(jù)：獲取一組一定時(shí)間周期(一般為一年或幾個(gè)月)的新能源出力時(shí)序數(shù)據(jù)data，所述新能源出力時(shí)序數(shù)據(jù)data總量為N；每個(gè)新能源出力時(shí)序數(shù)據(jù)不小于0，若存在負(fù)數(shù)，將其置為0；步驟1.2：分區(qū)：設(shè)初步生成的新能源出力時(shí)序數(shù)據(jù)data對(duì)應(yīng)的離散序列是b，所劃分的區(qū)間個(gè)數(shù)為k，區(qū)間長度依次為C1,C2,…,Ck，區(qū)間長度均相等、均不相等或部分相等，則劃分的區(qū)間依次為：[min(data),min(data)+C1)，[min(data)+C1,min(data)+C1+C2)，…，[min(data)+C1+C2+...+Ck-1,min(data)+C1+C2+...+Ck)式中，min(data)表示新能源出力時(shí)序數(shù)據(jù)data的最小值，且min(data)+C1+C2+...+Ck＞max(data)式中，max(data)表示新能源出力時(shí)序數(shù)據(jù)data的最大值；步驟1.3：確定新能源出力離散概率序列b：將新能源出力時(shí)序數(shù)據(jù)data中的每個(gè)數(shù)dataj歸入其所在的離散化區(qū)間，其中1≤j≤N，若對(duì)于步驟1.1中所分區(qū)間的第m個(gè)離散化區(qū)間，1≤m≤k，無新能源出力時(shí)序數(shù)據(jù)data歸入，則剔除第m個(gè)離散化區(qū)間，設(shè)新能源出力離散概率序列b的長度為Lb，則：Lb≤k求出每個(gè)離散化區(qū)間內(nèi)所有時(shí)序數(shù)據(jù)的期望值，將所述期望值作為新能源出力離散概率序列b的第一行；計(jì)算新能源出力時(shí)序數(shù)據(jù)落在各個(gè)離散化區(qū)間的頻率，作為對(duì)新能源出力落入離散化區(qū)間概率的估計(jì)，將所述頻率作為新能源出力離散概率序列b的第二行，則：式中，1≤ib≤Lb，表示離散概率序列b的第ib個(gè)離散化區(qū)間，nib為data在第ib個(gè)離散化區(qū)間內(nèi)的概數(shù)，b(1,ib)為第ib個(gè)離散化區(qū)間的期望值；b(2,ib)為data歸入第ib個(gè)離散化區(qū)間的概率；N是data的數(shù)據(jù)總量。其中，所述步驟2包括下述步驟：步驟2.1：確定新能源出力時(shí)序數(shù)據(jù)data與其所歸入離散化區(qū)間的期望值的偏差數(shù)據(jù)e：對(duì)第j個(gè)新能源出力時(shí)序數(shù)據(jù)dataj，若dataj歸入b的第ib個(gè)離散化區(qū)間，則偏差ej滿足下式：ej＝dataj-b(1,ib),1≤j≤N依次求出每個(gè)新能源出力數(shù)據(jù)與其所在區(qū)間期望值的偏差，得到偏差數(shù)據(jù)e，e中的數(shù)據(jù)有正數(shù)、負(fù)數(shù)或0，其數(shù)據(jù)總量為N；步驟2.2：確定偏差數(shù)據(jù)e的離散概率序列ε：先劃分離散化區(qū)間，然后統(tǒng)計(jì)偏差數(shù)據(jù)e落在每個(gè)離散化區(qū)間的概率和期望值，確定偏差數(shù)據(jù)e的離散概率序列ε。其中，所述步驟3包括下述步驟：設(shè)偏差離散概率序列ε的長度為Lε，新能源出力離散概率序列b與偏差離散概率序列ε的任一組合(b(1,ib),ε(1,iε))對(duì)應(yīng)的新能源離散值為：c(1,ic)＝b(1,ib)+ε(1,iε)上述組合的概率為：c(2,ic)＝b(2,ib)·ε(2,iε)依次求出所有組合的新能源離散值和每種組合的概率，初步生成的新能源出力離散概率序列與偏差離散概率序列做卷和運(yùn)算，得到最終的新能源出力離散概率序列c，表示為：本發(fā)明提供的技術(shù)方案具有的優(yōu)異效果是：1.初步生成的序列b第一行采用區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)期望值，可以更真實(shí)精確地反映時(shí)序數(shù)據(jù)的概率特性，避免了采用區(qū)間下邊界值帶來的誤差。2.最終生成的概率序列c考慮了b的離散值與真實(shí)值的偏差，通過b與ε的卷和運(yùn)算，得到最終的序列c，更具有普遍性，更能反映新能源出力的規(guī)律性。3.區(qū)間長度可以不等間隔，避免了當(dāng)時(shí)序數(shù)據(jù)樣本較少且呈一定間隔分布時(shí)，等區(qū)間長度可能會(huì)造成的時(shí)序數(shù)據(jù)集中歸入某些區(qū)間的現(xiàn)象，減少由時(shí)序數(shù)據(jù)造成的誤差，更真實(shí)地反映時(shí)序數(shù)據(jù)的概率特性。附圖說明圖1是本發(fā)明提供的基于概率統(tǒng)計(jì)的新能源出力離散概率序列生成方法的流程圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。以下描述和附圖充分地示出本發(fā)明的具體實(shí)施方案，以使本領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠?qū)嵺`它們。其他實(shí)施方案可以包括結(jié)構(gòu)的、邏輯的、電氣的、過程的以及其他的改變。實(shí)施例僅代表可能的變化。除非明確要求，否則單獨(dú)的組件和功能是可選的，并且操作的順序可以變化。一些實(shí)施方案的部分和特征可以被包括在或替換其他實(shí)施方案的部分和特征。本發(fā)明的實(shí)施方案的范圍包括權(quán)利要求書的整個(gè)范圍，以及權(quán)利要求書的所有可獲得的等同物。在本文中，本發(fā)明的這些實(shí)施方案可以被單獨(dú)地或總地用術(shù)語“發(fā)明”來表示，這僅僅是為了方便，并且如果事實(shí)上公開了超過一個(gè)的發(fā)明，不是要自動(dòng)地限制該應(yīng)用的范圍為任何單個(gè)發(fā)明或發(fā)明構(gòu)思。本發(fā)明定義的新能源出力離散概率序列具體生成方法是，首先，將一定時(shí)間周期的新能 源出力時(shí)序數(shù)據(jù)，在其變化范圍內(nèi)分區(qū)(可等間隔分區(qū)，也可不等間隔分區(qū))，再將時(shí)序數(shù)據(jù)一一對(duì)應(yīng)到各分區(qū)，求出各區(qū)間內(nèi)所有時(shí)序數(shù)據(jù)的期望值，作為序列的第一行，并統(tǒng)計(jì)時(shí)序數(shù)據(jù)落在各個(gè)區(qū)間的頻率，作為對(duì)新能源出力落入該離散化區(qū)間的概率的估計(jì)，得到序列的第二行。然后，求出歸入每個(gè)區(qū)間的新能源時(shí)序數(shù)據(jù)與本區(qū)間期望值的偏差，將偏差按照前述方法也轉(zhuǎn)換為離散概率序列。最后，兩個(gè)序列作卷和運(yùn)算，得到最終的新能源出力離散概率序列。其流程圖如圖1所示，具體包括：步驟1：初步生成離散概率序列b。第1.1步：獲取并整理數(shù)據(jù)：獲取一組一定時(shí)間周期(一年或幾個(gè)月)的新能源出力時(shí)序數(shù)據(jù)data，數(shù)據(jù)總量為N。因?yàn)槭切履茉闯隽?shù)據(jù)，理論上每個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)不小于0。若存在負(fù)數(shù)，將其置0。第1.2步：分區(qū)：設(shè)初步生成的data對(duì)應(yīng)的離散序列是b，區(qū)間個(gè)數(shù)為k，區(qū)間長度依次為C1,C2...Ck，區(qū)間長度可以相等，也可以不相等，或者部分相等；則所劃分的區(qū)間依次為：[min(data),min(data)+C1)，[min(data)+C1,min(data)+C1+C2)，…，[min(data)+C1+C2+...+Ck-1,min(data)+C1+C2+...+Ck)，其中，min(data)表示數(shù)據(jù)data的最小值，且min(data)+C1+C2+...+Ck＞max(data)式中，max(data)表示data的最大值。第1.3：求序列b：將data中的每個(gè)數(shù)dataj(1≤j≤N)歸入其所在區(qū)間。求出每個(gè)區(qū)間內(nèi)所有數(shù)據(jù)的期望值，為b的第一行。若對(duì)第m(1≤m≤k)個(gè)區(qū)間，data無數(shù)據(jù)歸入，則剔除此區(qū)間。設(shè)b的長度為Lb，則：Lb≤k求出時(shí)序數(shù)據(jù)落在各個(gè)區(qū)間的頻率，作為對(duì)新能源出力落入該離散化區(qū)間的概率的估計(jì)，為b的第二行。綜上所述，式中，1≤ib≤Lb，表示離散概率序列b的第ib個(gè)離散化區(qū)間，為data在第ib個(gè)離散化區(qū)間內(nèi)的概數(shù)，b(1,ib)為第ib個(gè)離散化區(qū)間的期望值；b(2,ib)為data歸入第ib個(gè)離散化區(qū)間的概率；N是data的數(shù)據(jù)總量。序列b用表格可表示為：b(1,1)b(1,2)…b(1,ib)…b(1,Lb)b(2,1)b(2,2)…b(2,ib)…b(2,Lb)步驟2：求離散概率序列b的偏差離散概率序列ε。步驟2.1：求出時(shí)序數(shù)據(jù)data與其所歸入離散化區(qū)間的期望值的偏差數(shù)據(jù)e：對(duì)第j個(gè)新能源出力時(shí)序數(shù)據(jù)dataj，若dataj歸入b的第ib個(gè)離散化區(qū)間，則偏差ej滿足下式：ej＝dataj-b(1,ib),1≤j≤N依次求出每個(gè)新能源出力數(shù)據(jù)與其所在離散化區(qū)間期望值的偏差，得到偏差數(shù)據(jù)e，e中的數(shù)據(jù)有正數(shù)也有負(fù)數(shù)或0，其數(shù)據(jù)總量也是N。步驟2.2：求偏差數(shù)據(jù)e的離散概率序列ε：同理于步驟1的方法，先分區(qū)間，然后統(tǒng)計(jì)偏差數(shù)據(jù)e落在每個(gè)區(qū)間的概率和期望值，求出偏差數(shù)據(jù)e的離散概率序列ε。步驟3：序列運(yùn)算求最終的離散概率序列c：設(shè)ε的長度為Lε，對(duì)b與ε的任一組合(b(1,ib),ε(1,iε))，其對(duì)應(yīng)的新能源離散值為：c(1,ic)＝b(1,ib)+ε(1,iε)(32)此組合的概率為：c(2,ic)＝b(2,ib)·ε(2,iε)(33)依次求出所有組合的新能源離散值和每種組合的概率，初步生成的新能源出力離散概率序列與偏差離散概率序列做卷和運(yùn)算，得到最終的新能源出力離散概率序列c，表示為：設(shè)序列c的長度為Lc，則c用表格可表示為：c(1,1)c(1,2)…c(1,ic)…c(1,Lc)c(2,1)c(2,2)…c(2,ic)…c(2,Lc)本發(fā)明定義的新能源出力離散概率序列的第一行采用區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)期望值，且離散化分區(qū)時(shí)，區(qū)間長度可不等間隔，避免了時(shí)序數(shù)據(jù)呈一定間隔分布時(shí)，等區(qū)間長度可能會(huì)造成的時(shí)序數(shù)據(jù)集中歸入某些區(qū)間的現(xiàn)象，減少序列化過程的誤差。本發(fā)明提供的方法還考慮了離散值與真實(shí)值的偏差，通過與偏差的離散概率序列作卷和，得到最終的序列，更具有普遍性，能更好地反映新能源出力的規(guī)律性。以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非對(duì)其限制，盡管參照上述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員依然可以對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式進(jìn)行修改或者等同替換，這些未脫離本發(fā)明精神和范圍的任何修改或者等同替換，均在申請(qǐng)待批的本發(fā)明的權(quán)利要求保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁1 2 3