本發(fā)明涉及風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)的誤差評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)的誤差評(píng)價(jià)方法。

背景技術(shù)：

風(fēng)電功率預(yù)測(cè)是新能源電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)、安全運(yùn)行的核心問(wèn)題。風(fēng)電作為一種隨機(jī)性、波動(dòng)性的自然資源，當(dāng)其滲透率超過(guò)一定比例之后，電能質(zhì)量和電力系統(tǒng)的運(yùn)行可能受到嚴(yán)重影響。風(fēng)電功率預(yù)測(cè)水平直接關(guān)系到電網(wǎng)調(diào)峰、機(jī)組組合、機(jī)組經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等問(wèn)題，然而，目前風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)水平還不能滿足電力系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行的需要。

近些年，國(guó)內(nèi)外各機(jī)構(gòu)和學(xué)者對(duì)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)開展了大量的研究工作，主要集中在物理模型和統(tǒng)計(jì)模型兩方面。物理模型主要成果有Troen和Landberg開發(fā)的丹麥RLS國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的物理預(yù)測(cè)模型Prediktor，馮雙磊等利用解析原理分析的風(fēng)電場(chǎng)局地效應(yīng)與風(fēng)電機(jī)組尾流影響，統(tǒng)計(jì)模型主要成果有持續(xù)性模型，時(shí)序分析法和卡爾曼濾波模型，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和空間相關(guān)性的模型，前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自回歸移動(dòng)平均模型，最小二乘支持向量機(jī)等。

相對(duì)于日益精確和復(fù)雜的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型，用于檢驗(yàn)預(yù)測(cè)水平和服務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行的風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)則仍比較單一。目前風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)多采用均方根誤差和合格率兩項(xiàng)指標(biāo)，這兩項(xiàng)指標(biāo)能在一定程度上反映預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的離散程度和可靠程度，但無(wú)法全面評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果，評(píng)價(jià)結(jié)果也不適宜直接指導(dǎo)機(jī)組組合、調(diào)峰調(diào)頻等電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問(wèn)題之一。

為此，本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)的誤差評(píng)價(jià)方法，該方法能夠全面評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果，指導(dǎo)機(jī)組、調(diào)峰調(diào)頻等電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明實(shí)施例提出的風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)的誤差評(píng)價(jià)方法，包括：根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)的樣本數(shù)據(jù)，計(jì)算功率預(yù)測(cè)的誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中，樣本數(shù)據(jù)包括預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)；對(duì)所述誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，選取有效主成分項(xiàng)；計(jì)算所述有效主成分項(xiàng)對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)；根據(jù)所述有效主成分項(xiàng)及其對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。

進(jìn)一步地，所述誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：

極大誤差率：

準(zhǔn)確率：

合格率：

相關(guān)系數(shù)：

最大正向誤差：

最大負(fù)向誤差：

其中，P_Mi是i時(shí)刻的實(shí)際功率；P_Pi是i時(shí)刻的預(yù)測(cè)功率；是所有樣本實(shí)際功率的平均值；是所有預(yù)測(cè)功率樣本的平均值；Cap_i是風(fēng)電場(chǎng)在第i時(shí)刻的開機(jī)運(yùn)行容量；n是所有樣本個(gè)數(shù)。

進(jìn)一步地，所述對(duì)所述誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，選取有效主成分項(xiàng)，包括：根據(jù)所述各項(xiàng)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)建立相關(guān)系數(shù)矩陣；計(jì)算所述相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和特征向量；根據(jù)所述特征向量確定主成分項(xiàng)的表達(dá)式；根據(jù)所述特征值及其對(duì)應(yīng)的特征向量選取有效主成分項(xiàng)。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述各項(xiàng)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)建立相關(guān)系數(shù)矩陣，包括：對(duì)多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)的各項(xiàng)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)計(jì)算各項(xiàng)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)；根據(jù)所述相關(guān)系數(shù)建立相關(guān)系數(shù)矩陣。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述特征值及其對(duì)應(yīng)的特征向量選取有效主成分項(xiàng)，包括：根據(jù)所述特征值計(jì)算每個(gè)主成分項(xiàng)的貢獻(xiàn)率；根據(jù)所述貢獻(xiàn)率選取有效主成分項(xiàng)。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述貢獻(xiàn)率選取有效主成分項(xiàng)，包括：將所述每個(gè)主成分項(xiàng)的貢獻(xiàn)率按從大到小逐項(xiàng)累加，直至累積貢獻(xiàn)率不小于預(yù)設(shè)閾值；將所累加的貢獻(xiàn)率對(duì)應(yīng)的主成分項(xiàng)作為有效主成分項(xiàng)。

進(jìn)一步地，所述預(yù)設(shè)閾值的取值范圍是60％～90％。

進(jìn)一步地，所述計(jì)算所述有效主成分項(xiàng)對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，包括：利用熵值法計(jì)算各有效主成分項(xiàng)的信息熵值；根據(jù)所述信息熵值計(jì)算所述各有效主成分項(xiàng)的權(quán)重系數(shù)。

進(jìn)一步地，所述主成分項(xiàng)的表達(dá)式是主成分項(xiàng)與所述各項(xiàng)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)的關(guān)系表達(dá)式，所述根據(jù)所述有效主成分項(xiàng)及其對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括：根據(jù)所述有效主成分項(xiàng)與所述各項(xiàng)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)的關(guān)系表達(dá)式和所述各有效主成分項(xiàng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算預(yù)設(shè)的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。

進(jìn)一步地，所述預(yù)設(shè)的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)是：

CEI＝k₁·(1-EV)+k₂·CR+k₃·QR+k₄·r_power+k₅·(1-E_surplus)+k₆·(1-E_deficit)

其中，k₁、k₂、k₃、k₄、k₅、k₆是各誤差指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，且k₁+k₂+k₃+k₄+k₅+k₆＝1。

本發(fā)明實(shí)施例提出的風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)的誤差評(píng)價(jià)方法，通過(guò)從多個(gè)角度擴(kuò)展功率預(yù)測(cè)的誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，采用主成分分析的方法使用幾個(gè)有效主成分表征所有誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)，并通過(guò)熵值法計(jì)算各有效主成分項(xiàng)的權(quán)重系數(shù)，最終得到科學(xué)有效的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。一方面，考慮了預(yù)測(cè)過(guò)程和預(yù)測(cè)影響的物理意義，從多方面綜合評(píng)價(jià)了風(fēng)電場(chǎng)的功率預(yù)測(cè)水平和預(yù)測(cè)影響，評(píng)價(jià)更加全面。另一方面，相對(duì)于簡(jiǎn)單的多指標(biāo)評(píng)價(jià)策略，避免了多重指標(biāo)帶來(lái)不同排名而產(chǎn)生的不確定性，由于采用了信息熵判定方法，能夠有效避免人為定義權(quán)重值帶來(lái)的主觀因素和不科學(xué)，從而能夠?qū)︼L(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)水平進(jìn)行科學(xué)、合理、有效的綜合評(píng)價(jià)。

為讓本發(fā)明的上述和其他目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉較佳實(shí)施例，并配合所附圖式，作詳細(xì)說(shuō)明如下。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)的誤差評(píng)價(jià)方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算方法的流程示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

根據(jù)本發(fā)明的構(gòu)思，在選取設(shè)定風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)水平的多元評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，應(yīng)盡可能滿足我國(guó)風(fēng)力發(fā)電行業(yè)的現(xiàn)狀與前景，一方面應(yīng)調(diào)研并參考現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)定中的預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，另一方面所使用的評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)能夠反映功率預(yù)測(cè)運(yùn)行特點(diǎn)或?qū)﹄娋W(wǎng)運(yùn)行的影響。

NB/T《風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)功能規(guī)范》和Q/GDW《風(fēng)電功率預(yù)測(cè)功能規(guī)范》給出了其建議的誤差計(jì)算方法，包括以下四項(xiàng)：

均方根誤差：

平均絕對(duì)誤差：

相關(guān)性系數(shù)：

最大預(yù)測(cè)誤差：

δ_max＝max(|P_Mi-P_Pi|) (4)

式中，P_Mi——i時(shí)刻的實(shí)際功率；P_Pi——i時(shí)刻的預(yù)測(cè)功率；——所有樣本實(shí)際功率的平均值；——所有預(yù)測(cè)功率樣本的平均值；Cap——風(fēng)電場(chǎng)的開機(jī)總?cè)萘?；n——所有樣本個(gè)數(shù)。

但以上的規(guī)范和誤差計(jì)算方法給出的評(píng)價(jià)指標(biāo)較少，且并不能全面綜合地進(jìn)行評(píng)價(jià)。對(duì)此，本發(fā)明進(jìn)行了改進(jìn)。

下面參考附圖描述本發(fā)明實(shí)施例的風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)的誤差評(píng)價(jià)方法。

圖1是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)的誤差評(píng)價(jià)方法的流程示意圖，如圖1所示，該方法包括：

步驟101，根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)的樣本數(shù)據(jù)，計(jì)算功率預(yù)測(cè)的誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中，樣本數(shù)據(jù)包括預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。

步驟102，對(duì)所述誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，選取有效主成分項(xiàng)。

步驟103，計(jì)算所述有效主成分項(xiàng)對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)。

步驟104，根據(jù)所述有效主成分項(xiàng)及其對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。

具體地，基于現(xiàn)有的誤差評(píng)價(jià)理論，本申請(qǐng)實(shí)施例先擴(kuò)展了誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)(以下簡(jiǎn)稱指標(biāo)或評(píng)價(jià)指標(biāo))，形成多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算各誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)，并對(duì)各項(xiàng)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)利用主成分分析方法進(jìn)行降維，用數(shù)量較小、貢獻(xiàn)率較高的幾個(gè)有效主成分表征所有誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)，最終根據(jù)各有效主成分項(xiàng)對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)得到綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。

本申請(qǐng)實(shí)施例一方面考慮了預(yù)測(cè)過(guò)程和預(yù)測(cè)影響的物理意義，從多方面綜合評(píng)價(jià)了風(fēng)電場(chǎng)的預(yù)測(cè)水平和預(yù)測(cè)影響，評(píng)價(jià)更加全面。另一方面，相對(duì)于簡(jiǎn)單的多指標(biāo)評(píng)價(jià)策略，本申請(qǐng)實(shí)施例提出的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)能夠避免多重指標(biāo)帶來(lái)不同排名而產(chǎn)生的不確定性。

進(jìn)一步地，本申請(qǐng)實(shí)施例從預(yù)測(cè)結(jié)果和預(yù)測(cè)影響的物理意義出發(fā)，定義了以下六項(xiàng)風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中包括四項(xiàng)全時(shí)段預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)和兩項(xiàng)重點(diǎn)時(shí)段的預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

極大誤差率：

極大誤差率考察的是風(fēng)電場(chǎng)在極端情況下預(yù)測(cè)出現(xiàn)的最大誤差的大小。若風(fēng)電場(chǎng)經(jīng)常出現(xiàn)最大誤差過(guò)大的情況，則需要較高的備用容量，既影響經(jīng)濟(jì)性也會(huì)影響電網(wǎng)安全。

準(zhǔn)確率：

準(zhǔn)確率考察的是風(fēng)電場(chǎng)全部時(shí)段的平均誤差的大小，這一指標(biāo)是傳統(tǒng)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差評(píng)價(jià)最主要的參數(shù)，體現(xiàn)了風(fēng)電場(chǎng)預(yù)測(cè)水平在全時(shí)段的整體穩(wěn)定性。

合格率：

合格率考察的是風(fēng)電場(chǎng)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率不低于百分?jǐn)?shù)θ的時(shí)段占總?cè)繒r(shí)段的概率。合格率越高，風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)達(dá)到電網(wǎng)要求的時(shí)間段越長(zhǎng)。

相關(guān)系數(shù)：

相關(guān)系數(shù)考察的是預(yù)測(cè)功率與實(shí)際功率變化趨勢(shì)的一致性的強(qiáng)弱。這一指標(biāo)體現(xiàn)出風(fēng)電場(chǎng)在功率預(yù)測(cè)時(shí)，預(yù)測(cè)值隨真實(shí)值變化的靈敏性。相關(guān)系數(shù)越高，預(yù)測(cè)功率的變化趨勢(shì)與實(shí)際功率的變化趨勢(shì)擬合的越好。

除了以上幾項(xiàng)全時(shí)段的誤差計(jì)算指標(biāo)外，本申請(qǐng)將重點(diǎn)時(shí)段的誤差如每日的高峰低谷區(qū)間誤差單獨(dú)提出來(lái)評(píng)價(jià)，用于評(píng)價(jià)短期預(yù)測(cè)功率中系統(tǒng)負(fù)荷高峰區(qū)間的最大正向誤差和負(fù)荷低谷區(qū)間的最大負(fù)向誤差，以確定電場(chǎng)在重點(diǎn)時(shí)間段的預(yù)測(cè)水平。計(jì)算方法如下：根據(jù)實(shí)際出力曲線確定高峰、低谷區(qū)間，以高峰、低谷時(shí)刻前后預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)(例如1.5小時(shí)以內(nèi))的區(qū)間作為高峰、低谷評(píng)價(jià)區(qū)間，取區(qū)間內(nèi)的實(shí)際功率和預(yù)測(cè)功率，分別統(tǒng)計(jì)高峰區(qū)間正向誤差的最大值和低谷區(qū)間負(fù)向誤差的最大值。計(jì)算公式如下：

最大正向誤差：

最大負(fù)向誤差：

根據(jù)以上的定義與分析，本文歸結(jié)出式(5)至式(10)共6項(xiàng)風(fēng)電場(chǎng)短期預(yù)測(cè)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)。

在上述各式中，P_Mi是i時(shí)刻的實(shí)際功率；P_Pi是i時(shí)刻的預(yù)測(cè)功率；是所有樣本實(shí)際功率的平均值；是所有預(yù)測(cè)功率樣本的平均值；Cap_i是風(fēng)電場(chǎng)在i時(shí)刻的開機(jī)總?cè)萘?；n是所有樣本個(gè)數(shù)。

分析可知，在上述(5)-(10)指標(biāo)中，準(zhǔn)確率、相關(guān)系數(shù)、合格率這三個(gè)指標(biāo)的屬性值越大，預(yù)測(cè)水平越高，為正向指標(biāo)；極大誤差率、最大正向誤差、最大負(fù)向誤差這三個(gè)指標(biāo)的屬性值越小，預(yù)測(cè)水平越高，為負(fù)向指標(biāo)。因而，在定義綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)應(yīng)當(dāng)注意各單項(xiàng)指標(biāo)的正負(fù)向。通過(guò)分析可知，以上定義的各指標(biāo)均能對(duì)風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，但各自只針對(duì)某一方面的優(yōu)劣程度。為了全面客觀的評(píng)價(jià)各風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)水平，本申請(qǐng)定義了一個(gè)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)CEI，計(jì)算公式如下：

CEI＝k₁·(1-EV)+k₂·CR+k₃·QR+k₄·r_power+k₅·(1-E_surplus)+k₆·(1-E_deficit) (11)

式中，k₁、k₂、k₃、k₄、k₅、k₆——不同誤差指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，且k₁+k₂+k₃+k₄+k₅+k₆＝1。

為了獲得科學(xué)有效的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例采用了主成分分析法。對(duì)所述誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，選取有效主成分項(xiàng)，進(jìn)一步包括：根據(jù)所述各項(xiàng)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)建立相關(guān)系數(shù)矩陣；計(jì)算所述相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和特征向量；根據(jù)所述特征向量確定主成分項(xiàng)的表達(dá)式；根據(jù)所述特征值及其對(duì)應(yīng)的特征向量選取有效主成分項(xiàng)。

在本申請(qǐng)的一個(gè)具體實(shí)施例中，首先對(duì)上述6項(xiàng)單項(xiàng)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，建立矩陣：X＝{x₁,x₂,...,x₆}，其中x₁-x₆分別為各風(fēng)電場(chǎng)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、極大誤差率、合格率、相關(guān)系數(shù)、最大正向誤差率和最大負(fù)向誤差率。具體步驟包括：

1.對(duì)多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)的各項(xiàng)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化：

正向指標(biāo)

負(fù)向指標(biāo)

其中，x_ij表示第i個(gè)風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)樣本的第j項(xiàng)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)。

2.根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)計(jì)算各項(xiàng)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)。

為方便，假定原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后用X表示，則經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)為：

式中，i,j＝1,2,…,p，cov(X_i,X_j)為指標(biāo)X_i與X_j之間的協(xié)方差，D_i與D_j為指標(biāo)X_i與X_j的方差，p是誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)的個(gè)數(shù)。

3.根據(jù)所述相關(guān)系數(shù)建立相關(guān)系數(shù)矩陣：

然后可用雅克比方法求相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值(λ₁,λ₂…λ_p)和相應(yīng)的特征向量：

a_i＝(a_i1,a_i2,…a_ip),i＝1,2…p (16)

根據(jù)特征向量寫出主成分項(xiàng)的表達(dá)式：

主成分分析可以得到p個(gè)主成分F₁、F₂……F_p，但是，由于各個(gè)主成分的方差是遞減的，包含的信息量也是遞減的，所以實(shí)際分析時(shí)，一般不是選取p個(gè)主成分，而是根據(jù)各個(gè)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率的大小選取前k個(gè)主成分，這里貢獻(xiàn)率就是指某個(gè)主成分的方差占全部方差的比重，實(shí)際也就是某個(gè)特征值占全部特征值合計(jì)的比重。

根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例，根據(jù)所述貢獻(xiàn)率選取有效主成分項(xiàng)，包括：將所述每個(gè)主成分項(xiàng)的貢獻(xiàn)率按從大到小逐項(xiàng)累加，直至累積貢獻(xiàn)率不小于預(yù)設(shè)閾值；將所累加的貢獻(xiàn)率對(duì)應(yīng)的主成分項(xiàng)作為有效主成分項(xiàng)。貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率的計(jì)算方式如下：

每個(gè)主成分項(xiàng)的貢獻(xiàn)率：

k個(gè)主成分項(xiàng)的累積貢獻(xiàn)率：

貢獻(xiàn)率越大，說(shuō)明該主成分所包含的原始變量的信息越強(qiáng)。有效主成分項(xiàng)的個(gè)數(shù)k的選取，主要根據(jù)主成分的累積貢獻(xiàn)率來(lái)決定，即要求累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到預(yù)設(shè)閾值或以上，這樣才能保證綜合變量能包括原始變量的絕大多數(shù)信息。在本申請(qǐng)一個(gè)具體實(shí)施例中，預(yù)設(shè)閾值的取值范圍是60％～90％，一般取85％即可滿足常規(guī)需求。

根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例，計(jì)算所述有效主成分項(xiàng)對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，進(jìn)一步包括：利用熵值法計(jì)算各有效主成分項(xiàng)的信息熵值；根據(jù)所述信息熵值計(jì)算所述各有效主成分項(xiàng)的權(quán)重系數(shù)。

具體地，如圖2所示，本申請(qǐng)采用熵值法計(jì)算各有效主成分項(xiàng)的信息熵值，并據(jù)此計(jì)算得出各有效主成分項(xiàng)占綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值，且滿足權(quán)重值之和等于一。由于采用了信息熵判定方法，能夠有效避免人為定義權(quán)重值帶來(lái)的主觀因素和不科學(xué)，從而使最終得到的風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)更加客觀和科學(xué)。

應(yīng)用熵值法進(jìn)行計(jì)算的具體流程如下：

1.經(jīng)過(guò)主成分計(jì)算步驟，得到有效主成分矩陣F：

式中n代表風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)樣本總數(shù)量，m代表有效主成分的數(shù)量。

2.計(jì)算各有效主成分的信息熵：

3.計(jì)算信息熵冗余度：

d_j＝1-e_j (22)

4.計(jì)算各有效主成分項(xiàng)占綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)：

在計(jì)算出有效主成分項(xiàng)對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)W₁……W_k后，可以得到綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)：

CEI＝W₁·F₁+W₂·F₂+……+W_k·F_k (24)

可選的，由公式(17)可知，主成分項(xiàng)的表達(dá)式是主成分項(xiàng)與各項(xiàng)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)的關(guān)系表達(dá)式。因此，根據(jù)k個(gè)有效主成分項(xiàng)F₁、F₂……F_k與各項(xiàng)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)的關(guān)系表達(dá)式，對(duì)公式(24)進(jìn)行整理，即可得到公式(11)中k₁、k₂、k₃、k₄、k₅、k₆的值。

本申請(qǐng)的實(shí)施例通過(guò)從多個(gè)角度擴(kuò)展功率預(yù)測(cè)的誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，采用主成分分析的方法使用幾個(gè)有效主成分表征所有誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)，并通過(guò)熵值法計(jì)算各有效主成分項(xiàng)的權(quán)重系數(shù)，最終得到科學(xué)有效的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。一方面，考慮了預(yù)測(cè)過(guò)程和預(yù)測(cè)影響的物理意義，從多方面綜合評(píng)價(jià)了風(fēng)電場(chǎng)的功率預(yù)測(cè)水平和預(yù)測(cè)影響，評(píng)價(jià)更加全面。另一方面，相對(duì)于簡(jiǎn)單的多指標(biāo)評(píng)價(jià)策略，避免了多重指標(biāo)帶來(lái)不同排名而產(chǎn)生的不確定性，由于采用了信息熵判定方法，能夠有效避免人為定義權(quán)重值帶來(lái)的主觀因素和不科學(xué)，從而能夠?qū)︼L(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)水平進(jìn)行科學(xué)、合理、有效的綜合評(píng)價(jià)。

需要說(shuō)明的是，通過(guò)實(shí)際算例驗(yàn)證，該指標(biāo)能綜合評(píng)價(jià)風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)水平以及預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，在實(shí)際運(yùn)用中將能夠?qū)π履茉措娏ο到y(tǒng)的運(yùn)行提供更全面客觀的參考。

需要說(shuō)明的是，在本發(fā)明的描述中，術(shù)語(yǔ)“第一”、“第二”等僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對(duì)重要性。此外，在本發(fā)明的描述中，除非另有說(shuō)明，“多個(gè)”的含義是兩個(gè)或兩個(gè)以上。

應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來(lái)實(shí)現(xiàn)。在上述實(shí)施方式中，多個(gè)步驟或方法可以用存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中且由合適的指令執(zhí)行系統(tǒng)執(zhí)行的軟件或固件來(lái)實(shí)現(xiàn)。例如，如果用硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)，和在另一實(shí)施方式中一樣，可用本領(lǐng)域公知的下列技術(shù)中的任一項(xiàng)或他們的組合來(lái)實(shí)現(xiàn)：具有用于對(duì)數(shù)據(jù)信號(hào)實(shí)現(xiàn)邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路，具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路，可編程門陣列(PGA)，現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)等。

在本說(shuō)明書的描述中，參考術(shù)語(yǔ)“一個(gè)實(shí)施例”、“一些實(shí)施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實(shí)施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)包含于本發(fā)明的至少一個(gè)實(shí)施例或示例中。在本說(shuō)明書中，對(duì)上述術(shù)語(yǔ)的示意性表述不一定指的是相同的實(shí)施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)可以在任何的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例或示例中以合適的方式結(jié)合。

盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實(shí)施例，可以理解的是，上述實(shí)施例是示例性的，不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對(duì)上述實(shí)施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。