負荷與氣象因素的關系是非線性且模糊的,針對傳統(tǒng)的線性相關系數(shù)不能準確刻畫負荷與其氣象成因的相依結(jié)構(gòu)。在分析負荷對氣象因素響應的基礎上,提出了結(jié)合Copula函數(shù)與最大熵原理（POME）的負荷與氣象因素相關性度量方法,該方法基于POME建立了負荷與氣象因素的邊緣分布,利用Copula函數(shù)擬合了負荷與氣象多變量系統(tǒng)中的非線性相依結(jié)構(gòu),并推導了度量相關性的Kendall秩相關系數(shù)、Spearman秩相關系數(shù)和Copula熵。在實際的負荷和氣象系統(tǒng)中的應用表明,Copula-POME方法在分析負荷與其氣象成因關系時無先驗分布假定,具有靈活的函數(shù)形式,能準確表達多變量系統(tǒng)的相依結(jié)構(gòu);秩相關系數(shù)和Copula熵彌補了線性相關系數(shù)在度量尾部相關中的不足,能準確度量負荷與氣象因素的相關性。 

【文章來源】：水電能源科學. 2020,38(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

氣象因素與電力負荷函數(shù)映射思路

Copula擬合流程圖

利用POME建立負荷與各氣象因素的理論分布，并點繪負荷—溫度、負荷—濕度、負荷—降雨、負荷—風速的經(jīng)驗分布見圖3。由圖3(a）可知，重慶地區(qū)統(tǒng)調(diào)負荷服從參數(shù)x0=901.53、χ=139.51的Lorentz分布，日平均溫度服從參數(shù)a=22.03、b=2.62的Weibull分布，二維聯(lián)合分布表明二者具有近二次函數(shù)關系，溫度約20℃對應負荷的極小值，當溫度升高/降低，降溫/采暖負荷增加。由圖3(b）可知，相對濕度服從參數(shù)a=78.62、b=7.45的Weibull分布，與負荷的二維聯(lián)合分布表現(xiàn)為斜率為-1的直線。由圖3(c）、（d）可知，降雨服從參數(shù)λ=0.14的指數(shù)分布，極大風速服從參數(shù)μ=1.59、σ=0.38的對數(shù)正態(tài)分布，二者與負荷的聯(lián)合分布均較離散，聯(lián)合分布關系不明顯。根據(jù)建立的負荷與氣象因素邊緣分布及二維聯(lián)合經(jīng)驗分布，利用Copula擬合負荷與氣象因素的相依結(jié)構(gòu)，并計算負荷與各氣象因素的秩相關系數(shù)和Copula熵，擬合和計算結(jié)果見表1。為驗證計算結(jié)果的合理性，同時也計算Pearson相關系數(shù)r和刻畫多變量享有共同信息量的線性總相關系數(shù)I[9]。

【參考文獻】：
期刊論文
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[4]天津電力負荷特性及其與氣象因子的關系[J]. 熊明明,李明財,任雨,徐姝,楊艷娟.  氣象科技. 2013(03)
[5]多變量水文聯(lián)合分布方法及Copula函數(shù)的應用研究[J]. 冉啟香,張翔.  水電能源科學. 2010(09)

碩士論文
[1]基于最大熵原理的確定概率分布的方法研究[D]. 李憲東.華北電力大學（北京） 2008



本文編號：3446742