基于模型预测控制的主动配电网多场景变时间尺度优化调度

针对源荷预测误差对主动配电网调度影响较大的问题,充分考虑源荷数据相关性,提出基于模型预测控制(MPC)的主动配电网多场景变时间尺度优化调度策略.在日前、日内优化阶段,采用藤Copula模型描述源荷相关性,结合场景生成与削减技术形成源荷出力场景,以多场景下配电网期望运行成本最小为目标建立优化模型,求解配电网中机组、储能、...     

冰风暴灾害下电力断线倒塔的概率计算

提出了基于广义帕累托分布(GPD)和Copula函数的冰风暴灾害下电力断线倒塔的概率计算方法.该方法基于冰风暴灾害下风速和冻雨量的GPD,提出了电力线和铁塔的冰荷载和风荷载的概率计算模型;然后考虑冰荷载与风荷载之间存在的概率相关性,基于Copula函数,提出了电力线和铁塔冰荷载、风荷载的联合概率分布计算模型;在此基础上...     

基于Copula-POME的负荷与气象因素相关性度量研究

负荷与气象因素的关系是非线性且模糊的,针对传统的线性相关系数不能准确刻画负荷与其气象成因的相依结构。在分析负荷对气象因素响应的基础上,提出了结合Copula函数与最大熵原理（POME）的负荷与气象因素相关性度量方法,该方法基于POME建立了负荷与气象因素的边缘分布,利用Copula函数拟合了负荷与气象多变量系统中的非线性相依结构,并推导了度量相关性的Kendall秩相关系数、Spearman秩相关系数和Copula熵。在实际的负荷和气象系统中的应用表明,Copula-POME方法在分析负荷与其气象成因关系时无先验分布假定,具有灵活的函数形式,能准确表达多变量系统的相依结构;秩相关系数和Copula熵弥补了线性相关系数在度量尾部相关中的不足,能准确度量负荷与气象因素的相关性。     

基于Archimedean Copula函数的流域降雨-径流关系变异分析

降雨径流关系是工程水文学领域中一个重要的应用问题,利用Copula函数在捕捉多变量间相依结构的灵活性这一优点,引入Archimedean Copula函数构建流域降雨-径流联合分布,诊断流域降雨-径流关系变异。以泾河流域为例,确定了降雨、径流分别服从Gumbel分布与对数正态分布,Copula函数检验结果表明,泾河流域降雨径流关系变异发生在1996年,并以降雨-径流关系变异点为分割点,将降雨、径流序列分割为1960~1996与1997~2010年两个阶段,分析表明两个时段降雨-径流关系发生较大变化,相同降雨情况下1997~2010年产流量相对1960~1996年减小30%以上,年降水量越小,产流量减小幅度越大,当年降水量为500mm时,减小幅度达到37.59%,并结合人类活动对照等分析,验证了Copula函数诊断流域降雨径流关系变异结果的合理性与准确性。     

Time-adaptive quantile-copula for wind power probabilistic forecasting

This paper presents a novel time-adaptive quantile-copula estimator for kernel density forecast and a discussion of how to select the adequate kernels for modeling the different variables of the problem. Results are presented for different case-studies and compared with splines quantile regression (QR). The datasets used are from NREL’s Eastern Wind Integration and Transmission Study, and from a real wind farm located in the Midwest region of the United States. The new probabilistic prediction model is elegant and simple and yet displays advantages over the traditional QR approach. Especially notable is the quality of the results achieved with the time-adaptive version, namely when evaluated in terms of prediction calibration, which is a characteristic that is advantageous for both system operators and wind power producers.     

连接函数下部件相依可修系统的可靠性分析

将Copula函数应用到部件相依可修系统的可靠性分析中,刻画出两相依部件组成的串联系统的寿命分布,实现单部件可修系统的虚拟化;利用增加变量法将虚拟单部件可修系统转化为马尔可夫可修系统,计算出系统的可靠性指标。通过算例验证了所讨论思路的有效性。     

基于Copula函数的甬江流域雨潮遭遇组合分析

雨潮遭遇组合分析和组合方式的选取是沿海地区防洪治涝规划的重要内容之一。以甬江流域为例,在考虑尾部相关性的基础上,采用Gumbel Copula函数构建流域暴雨和河口潮位的联合概率分布,分析不同暴雨潮位组合下的同现风险率、条件风险率和组合风险率,并基于条件最可能组合原理,计算给定设计暴雨条件下潮位的条件最可能值和置信区间。结果表明,当甬江流域发生10、20、50、100年一遇暴雨时,相应镇海站最可能发生4、8、21、43年一遇潮位。     

多变量水文联合分布方法及Copula函数的应用研究

简介了水文事件中的多变量联合分布计算方法,系统总结了Copula函数的原理、性质、水文计算中常用的函数类型、参数估计方法及拟合检验方法,探讨了Copula函数在水文方面的应用前景.     

基于Copula理论和切片采样技术结合拉丁超立方抽样的概率潮流计算

为评估大规模新能源并网对电力系统概率潮流的影响,提出一种Copula理论、切片采样及拉丁超立方采样相结合的MCMC概率潮流计算方法。利用Copula理论建立计及输入变量相关性的概率分布模型,采用Kendall秩相关系数作为相关性测度,通过切片采样算法产生初始样本,引入拉丁超立方抽样技术对初始样本进行处理,提高算法的计算效率。以改造后的IEEE-14节点测试系统为算例,验证了文中方法的准确性和有效性,研究了风、光出力相关性对电力系统概率潮流的影响。结果表明风、光互补提高了系统运行的可靠性和经济性,考虑风、光相关性可以更合理地评估风、光并网对电力系统概率潮流的影响。     

水库径流丰枯遭遇特性分析

文中运用Copula理论构建了碧流河水库、英那河水库全年、汛期、非汛期天然入库径流二维联合分布函数,分析了两座水库三个时间尺度的径流丰枯遭遇特性,结果表明,两库汛期径流丰枯同步频率最大,全年次之,非汛期最小。三个尺度整体上看,两水库天然入库径流丰枯同步频率较高,丰枯补偿特征不十分明显。