基于Wasserstein距離和改進K-medoids聚類的風電/光伏經(jīng)典場景集生成算法

【摘要】：隨著風電、光伏等可再生能源發(fā)電滲透率的增加,電力系統(tǒng)運行需要考慮隨之而來的不確定性。場景分析法因為可明確體現(xiàn)不確定性因素的概率特征而被廣泛采用,但是由于大規(guī)模場景會降低隨機規(guī)劃的求解效率,實用性受到限制。針對該問題,提出一種經(jīng)典場景集生成算法。該算法首先利用Wasserstein概率距離指標,將單一時刻的風/光出力連續(xù)分布概率函數(shù)轉(zhuǎn)化為含精確概率信息的最優(yōu)分位點,隨后綜合考慮計算規(guī)模和概率信息損失,對整個調(diào)度區(qū)間進行合理劃分,段內(nèi)采用基于改進的K-medoids并行聚類算法進行消減,段間進行場景融合,通過迭代消減、融合運算,形成覆蓋整個調(diào)度區(qū)間的經(jīng)典場景集。算例中采用國電云南分布式發(fā)電示范工程實際數(shù)據(jù),結(jié)果顯示所提出的經(jīng)典場景集生成算法具有概率信息準確、求解效率高等特點。 【作者單位】： 浙江大學電氣工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 可再生能源 不確定性 經(jīng)典場景集 場景消減 Wasserstein概率距離指標 K-medoids聚類
【基金】：國家863高技術(shù)基金項目(2012AA050204)~~
【分類號】：TM61
【正文快照】： 0引言隨著可再生能源發(fā)電滲透率的提高,研究其出力不確定性對電網(wǎng)的影響成為一個熱點問題。場景分析法能明確體現(xiàn)不確定量的概率特征,并可向上建立隨機規(guī)劃模型,因而成為處理不確定性的主要方法之一。如文獻[1]在場景分析基礎(chǔ)上,為研究多風電場同時接入系統(tǒng)的情況,構(gòu)建了含風

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