考虑风电-光伏功率相关性的因子分析-极限学习机聚合方法

摘要：

针对风电和光伏时序数据单独聚合改变风电-光伏序列相关性的问题,提出因子分析-极限学习机聚合方法.首先,将z-score标准化的风电-光伏原始日场景集分解为水平分量日场景集和波动分量日场景集.其次,对水平分量日场景集进行近邻传播聚类,得到K类场景簇,再通过分层抽样获取2n天的水平分量日场景集.在标准化的风电-光伏原始日场景集中选取对应2n天的原始日场景集,分别得到n天的训练集和n天的测试集.然后,通过极限学习机获取水平分量日场景集和原始日场景集之间的映射关系,输出拟合功率日场景集.最后,通过反标准化,分别得到n天的风电和光伏功率的聚合序列,并通过概率统计指标、相关系数、仿真计算结果验证所提方法的准确性和可行性.

关键词：因子分析;风电-光伏功率相关性;极限学习机;时序数据聚合

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在线出版日期：2021-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：31-40