【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种分析方法，尤其涉及一种基于预测误差特征提取的灵活性爬坡容量需求分析方法。
技术介绍
1、面对日益突出的能源危机、环境污染和气候变化等问题，构建以可再生能源为主的新型能源供应体系已成为国际社会共识。然而可再生能源发电出力的随机性、波动性和间歇性对电力系统安全经济运行带来了新的问题及挑战，新型电力系统需在运行过程中预留一定的灵活性爬坡容量。
2、现有的灵活性爬坡容量需求预测方法主要基于统计分析模型，已有技术对爬坡容量的不确定性区间进行统计分析，采用一种基于统计直方图的爬坡容量需求预测方法，但该方法仅考虑了净负荷预测误差数据的统计分布，并未考虑误差数据的时序相关性，对于统计模型而言历史数据集的大小也会影响模型精度。为解决上述问题，有些学者在考虑净负荷预测数据与误差间相关性的基础上，应用条件概率理论建立了由净负荷预测误差产生的爬坡需求概率分布模型，使用置信区间对爬坡需求概率分布结果进行离散化表征，从而得到相应的爬坡容量需求。然而现有研究针对爬坡需求预测却鲜有考虑到组成净负荷的风电、光伏以及负荷本身的特征以及引起预测...
【技术保护点】
1.一种基于预测误差特征提取的灵活性爬坡容量需求分析方法，其特征在于：分析方法为：
2.根据权利要求1所述的基于预测误差特征提取的灵活性爬坡容量需求分析方法，其特征在于：包括以下分析步骤：
3.根据权利要求2所述的基于预测误差特征提取的灵活性爬坡容量需求分析方法，其特征在于：S1中，在获得历史数据序列前，先明确新型电力系统所需爬坡容量的需求构成；
4.根据权利要求3所述的基于预测误差特征提取的灵活性爬坡容量需求分析方法，其特征在于：S1中，斯皮尔曼相关系数ρ的计算公式如下：
5.根据权利要求3所述的基于预测误差特征提取的...
【技术特征摘要】
1.一种基于预测误差特征提取的灵活性爬坡容量需求分析方法，其特征在于：分析方法为：
2.根据权利要求1所述的基于预测误差特征提取的灵活性爬坡容量需求分析方法，其特征在于：包括以下分析步骤：
3.根据权利要求2所述的基于预测误差特征提取的灵活性爬坡容量需求分析方法，其特征在于：s1中，在获得历史数据序列前，先明确新型电力系统所需爬坡容量的需求构成；
4.根据权利要求3所述的基于预测误差特征提取的灵活性爬坡容量需求分析方法，其特征在于：s1中，斯皮尔曼相关系数ρ的计算公式如下：
5.根据权利要求3所述的基于预测误差特征提取的灵活性爬坡容量需求分析方法，其特征在于：s1中，标幺化处理采用归一化处理，公式如下：
6.根据权利要求3所述的基于预测误差特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄弦超，张粒子，韩慕尧，陈皓轩，孙大雁，闫志彬，杨军峰，项丽，孙小湘，乔宁，郑力，车文妍，史磊，张静忠，张超，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：
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