外网门户网站建设方案,网站建设价格优惠,做网站需要准备资料,为什么网页打不开了#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。 ⛳️座右铭行百里者半于九十。 本文目录如下 目录 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 1 概述
参考文献 风光等可再生能源出力的不确定性和相关性给系统的设计带来了极大的复杂性若忽略这些因
素势必会在系统规划阶段引入次优决策风险[24]。因此在确定系统最佳配置方案时必须要考虑风光出力的不确定性和相关性。 Copula 函数可以描述随机变量间的相关性是把随机变量的联合分布函数与各自的边缘分布函数相连接的函数。其主要包括椭圆分布族 Copula函数(Normal-Copula、t-Copula)和阿基米德分布族Copula 函 数 [25](Frank-Copula 、 Gumbel-Copula 、Clayton-Copula)。Copula 函数的选取对刻画风光出力的相关性至关重要然而选择何种 Copula 函数取决于规划区域的风光出力特性。由于 t-Copula 对多维随机变量拟合极为耗时且 Gumbel-Copula 形式复杂因此本文仅考虑其余 3 种 Copula 函数。 为了选择最佳的 Copula 函数拟合风光出力特性引入 Spearman 秩相关系数[26]、Kendall 秩相关系数及欧式距离等指标并计算风光出力的 Empirical (经验)-Copula 函数[27]具体详见文献[26-27]。所选Copula 函数的秩相关系数越接近 Empirical-Copula函数的秩相关系数且与其欧式距离较小者认为是最佳的。本文选取规划区 2011 年全年风机与光伏标幺化出力数据见附录 A 图 A1分别用 Normal Copula、Frank-Copula、Clayton-Copula 函数拟合风光出力并计算风光出力的 Empirical-Copula 函数求得其秩相关系数及与 Empirical-Copula 函数的欧式距离如表 1 所示。 Sklar在1959年提出的Sklar定理指出一个N维分量的联合分布函数可以由这N个变量的边缘分布和1个 Copula函数来描述11 即Copula函数可以将多变量的联合分布与这N个变量的边缘分布连接起来因此也称为“连接函数”。Sklar定理表达式如下 Sklar定理证明了Copula函数的存在性描述了多元联合分布密度函数与Copula密度函数的关系为建模奠定了基础。
Copula函数主要分为椭圆函数族Ellipse-Copula和阿基米德函数族Archimedean-Copula2种类型。其中椭圆函数族包括正态Copula函数和t-Copula函数阿基米德函数族中常用的有Gumbel-Copula函数、Clayton-Copula函数和Frank-Copula函数12 。不同类型的Copula函数具有不同的函数结构因其尾部特征的差异适用于刻画不同类型的相依关系具体特性如表1 所示。 来源 上节所述5种Copula函数适用于描述具有尖峰厚尾特性的数据首先对风电场数据进行分析统计同一地区2个典型风电场1个月的数据分布特性如图1所示。图1中横坐标代表出力标幺值纵坐标代表概率密度。由图1可知风电场输出功率统计数据也具有尖峰厚尾的特性即大量数据集中在某一区间频数特别高而其他数据广泛分布于各个区间范围广。因此Copula函数及建模方法适用于风电场出力数据。为了对同一地区2个风电场联合出力及相关性有一个直观的认识便于分析作2个风电场的联合分布统计图如图2所示。 由图2可知大量数据集中在主对角线上同一地区2个风电场出力呈现出很强的正相关性依据这种相关特性建立Copula模型可以有效描述同一地区2个风电场的出力特性及其相关性。 2 运行结果 3 参考文献 部分理论来源于网络如有侵权请联系删除。 [1]林顺富,刘持涛,李东东等.考虑电能交互的冷热电区域多微网系统双层多场景协同优化配置[J].中国电机工程学报,2020,40(05):1409-1421.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.190275.
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4 Matlab代码实现
