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基于Copula-POME的负荷与气象因素相关性度量研究
被引量：
4
1
作者
刘德旭
车权
+3 位作者
黄炜斌
李栋
陈仕军
马光文
《水电能源科学》
北大核心
2020年第11期203-206,39,共5页
负荷与气象因素的关系是非线性且模糊的,针对传统的线性相关系数不能准确刻画负荷与其气象成因的相依结构。在分析负荷对气象因素响应的基础上,提出了结合Copula函数与最大熵原理(POME)的负荷与气象因素相关性度量方法,该方法基于POME...
负荷与气象因素的关系是非线性且模糊的,针对传统的线性相关系数不能准确刻画负荷与其气象成因的相依结构。在分析负荷对气象因素响应的基础上,提出了结合Copula函数与最大熵原理(POME)的负荷与气象因素相关性度量方法,该方法基于POME建立了负荷与气象因素的边缘分布,利用Copula函数拟合了负荷与气象多变量系统中的非线性相依结构,并推导了度量相关性的Kendall秩相关系数、Spearman秩相关系数和Copula熵。在实际的负荷和气象系统中的应用表明,Copula-POME方法在分析负荷与其气象成因关系时无先验分布假定,具有灵活的函数形式,能准确表达多变量系统的相依结构;秩相关系数和Copula熵弥补了线性相关系数在度量尾部相关中的不足,能准确度量负荷与气象因素的相关性。
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关键词
电力负荷与气象
COPULA函数
最大熵原理
相关系数
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职称材料
题名
基于Copula-POME的负荷与气象因素相关性度量研究
被引量：
4
1
作者
刘德旭
车权
黄炜斌
李栋
陈仕军
马光文
机构
四川大学水利水电学院
国网重庆市电力公司
四川省农田水利局
出处
《水电能源科学》
北大核心
2020年第11期203-206,39,共5页
基金
国网重庆市电力公司科技项目(2019渝电科技15#)。
文摘
负荷与气象因素的关系是非线性且模糊的,针对传统的线性相关系数不能准确刻画负荷与其气象成因的相依结构。在分析负荷对气象因素响应的基础上,提出了结合Copula函数与最大熵原理(POME)的负荷与气象因素相关性度量方法,该方法基于POME建立了负荷与气象因素的边缘分布,利用Copula函数拟合了负荷与气象多变量系统中的非线性相依结构,并推导了度量相关性的Kendall秩相关系数、Spearman秩相关系数和Copula熵。在实际的负荷和气象系统中的应用表明,Copula-POME方法在分析负荷与其气象成因关系时无先验分布假定,具有灵活的函数形式,能准确表达多变量系统的相依结构;秩相关系数和Copula熵弥补了线性相关系数在度量尾部相关中的不足,能准确度量负荷与气象因素的相关性。
关键词
电力负荷与气象
COPULA函数
最大熵原理
相关系数
Keywords
power load and weather
Copula function
maximum entropy principle
correlation coefficient
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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1
基于Copula-POME的负荷与气象因素相关性度量研究
刘德旭
车权
黄炜斌
李栋
陈仕军
马光文
《水电能源科学》
北大核心
2020
4
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