特色应用
所提出的多时间尺度源荷耦合相关矩阵可作为图结构先验，用于具有异构源荷节点的电力系统的协调多节点功率预测。
摘要
直接从未分解的功率时间序列中计算出的单一相关系数，可能会掩盖异构源荷节点之间与短期波动、阶段性变化和长期趋势相关的耦合模式。为解决此问题，本研究提出了一种基于最大重叠离散小波变换（MODWT）的多时间尺度源荷耦合相关分析方法。首先利用MODWT将多节点功率时间序列分解为高频、中频和低频分量。在每个频带内，在独立的时间窗口上计算成对相关系数，并利用基于有效样本量的可靠性权重在Fisher z空间中进行聚合。随后，根据重构分量的波动能量贡献，对所得的尺度特定相关矩阵进行融合。利用12个源荷节点一年间的5分钟间隔测量数据进行的案例研究显示，存在明显的尺度依赖性耦合模式：两个光伏（PV）节点在各个尺度上始终保持强相关，而光伏与负荷之间的相关系数通常较弱，负荷与负荷之间的相关系数则从高频率尺度向更长时间尺度递减。作为一种说明性的下游应用，所提出的矩阵进一步被用作通用联合预测模型中的固定图先验。在所报告的8种配置中的7种里，所提出的图实现了最低的训练阶段均方误差（MSE），相较于传统皮尔逊相关图，训练阶段MSE降低了约1.1%至9.3%。额外的测试集结果显示了类似的比较趋势，表明所提出的多时间尺度相关信息的优势不仅限于训练数据，在未见的样本上依然显著。
