[发明专利]智能电网建设中基于相关向量机的旋转热备用的调度方法

权利要求书

1.一种智能电网建设中基于相关向量机的旋转热备用的调度方法，其特征在于：所述方法是这样实现的：

一、初始化；根据当地气候条件以及地理因素，进行当地风资源评估，根据风资源评估结果对计算控制器（3）进行初始化设置，所需设定的参数为预测结果的分布形式，所述分布形式设定为正态分布，将所述初始化设置结果传递到风功率相关向量机预测系统（3）中，初始化完毕；

二、数据传输；风电场风功率采集模块（1）实时将风电场风功率的测量值进行采集，经数据预处理后将数据传递给风功率相关向量机预测系统（3）中；

三、对未来时刻的风功率进行预测；风功率相关向量机预测系统（3）接收由风电场风功率采集模块（1）传递过来的数据，根据当前时刻的风功率值，对未来时刻的风功率进行预测，预测的结果为未来时刻的风功率值和风功率的误差带；风功率值和风功率的误差带的实现方式如下：

集合由风功率历史数据组成，表示训练集中有n个历史样本,其中每一个历史样本x_i有10个维数，由连续的10个时刻的风功率值组成，x_i=[P_i1,P_i2,……P_i10]；t_i为样本x_i下一时刻的风功率值，即t_i=P_i11；对于本模型，即模型输入为x_i，模型输出为t_i，即根据当前10个时刻的风功率值，预测下一个时刻的风功率值，n为总的样本个数；

将以上和作为训练样本集对相关向量机模型进行训练，为由t_i组成的集合，由n个样本组成，t_i与x_i一一对应；

三（一）、相关向量机模型的训练过程为：

1）选定核函数K为高斯核函数，其中x₁,x₂为两个长度相等的向量，δ为核宽度，自行设定；

2）预测方程为t(x;w)=Σi=1nwiK(x,xi)+w0---(1)]]>

其中w=[w₀,w₁,……w_n]表示权系数向量；

3）设模型预测值满足正态分布形式，即p(t_i)=N(t_i|t(xi;w),σ²)（2）

其中p表示分布函数，N表示正态分布；上述公式（2）表示预测结果为以公式（1）的结果t(x_i;w)为均值，σ²为方差的正态分布形式；

4）公式（1）和公式（2）中需要确定的参数仅为权系数向量w和正态分布的方差σ²，相关向量机法假设权系数向量w满足均值为0，方差为的正态分布，写成公式的形式即

p(wi|αi)=N(wi|0,αi-1)]]>

α=[α₀,α₁,......,α_n]^T

p(w|α)=Πi=0nαi2πexp(-αiwi22)]]>

经过上述变量替换后需要确定的参数仅为向量α=[α₀,α₁,……α_n]以及方差σ²；

5）使用数值解法求解α和σ²，先给出α与σ²猜测值，然后根据下式进行更新：

αiNEW=γiμi2]]>

(σ2)NEW=||t-Φμ||2n-Σi=0nγi]]>

γ₁=1-α_iB(i,i)

其中γi为中间变量，Φ为用核函数构成的矩阵，具体形式如下所示：

Φ=1K(x1,x1)K(x1,x2)...K(x1,xn)1K(x2,x1)K(x2,x2)...K(x2,xn)...............1K(xn,x1)K(xn,x2)...K(xn,xn)]]>

矩阵A为以向量α为对角线元素的方阵，矩阵B=（σ^-2Φ^TΦ+A）^-1，B（i,i）是B中对角线上的第i项元素，向量μ=σ^-2BΦ^Tt，T表示的是对矩阵进行转置操作，在足够多的更新之后，大部分的α_i会趋近无限大，意即对应的w_i为0；其它的α_i会稳定趋近有限值，与之对应的x_i就称为相关向量，在通过上述迭代过程得到了α和σ²以后，模型的训练过程结束；

三（二）、进入预测环节；给定输入x_*为当前时刻的风功率序列（包含十个时刻的风功率值），根据公式（1）和公式（2）模型输出风功率预测值t_*和以及预测值的概率分布，由此得到了预测值和误差带；

四、由风功率相关向量机预测系统（3）中得到的预测值和误差带送入到调度控制器（4）中，预测值即为风电场未来的发电计划，误差带代表的功率范围即为对风电场配备的旋转热备用（5），调度控制器（4）将控制旋转热备用（5）按照指令进行发电供用户使用。