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基于数据关联狄利克雷混合模型的电网净负荷不确定性表征研究
李远征; 孙天乐; 刘云; 赵勇; 曾志刚
Source Publication自动化学报
ISSN0254-4156
2022
Volume48Issue:3Pages:747-761
Abstract针对电网净负荷时序数据关联的特点,提出基于数据关联的狄利克雷混合模型(Data-relevance Dirichlet process mixture model, DDPMM)来表征净负荷的不确定性.首先,使用狄利克雷混合模型对净负荷的观测数据与预测数据进行拟合,得到其混合概率模型;然后,提出考虑数据关联的变分贝叶斯推断方法,改进后验分布对该混合概率模型进行求解,从而得到混合模型的最优参数;最后,根据净负荷预测值的大小得到其对应的预测误差边缘概率分布,实现不确定性表征.本文基于比利时电网的净负荷数据进行检验,算例结果表明:与传统的狄利克雷混合模型和高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)等方法相比,所提出的基于数据关联狄利克雷混合模型可以更为有效地表征净负荷的不确定性.
Keyword狄利克雷混合模型 净负荷 不确定性表征 时序序列 预测误差
DOI10.16383/j.aas.c210668
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Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56386
Collection学术期刊_自动化学报
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GB/T 7714
李远征,孙天乐,刘云,等. 基于数据关联狄利克雷混合模型的电网净负荷不确定性表征研究[J]. 自动化学报,2022,48(3):747-761.
APA 李远征,孙天乐,刘云,赵勇,&曾志刚.(2022).基于数据关联狄利克雷混合模型的电网净负荷不确定性表征研究.自动化学报,48(3),747-761.
MLA 李远征,et al."基于数据关联狄利克雷混合模型的电网净负荷不确定性表征研究".自动化学报 48.3(2022):747-761.
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