基于Wasserstein距离和改进K-medoids聚类的风电/光伏经典场景集生成算法

【摘要】：随着风电、光伏等可再生能源发电渗透率的增加,电力系统运行需要考虑随之而来的不确定性。场景分析法因为可明确体现不确定性因素的概率特征而被广泛采用,但是由于大规模场景会降低随机规划的求解效率,实用性受到限制。针对该问题,提出一种经典场景集生成算法。该算法首先利用Wasserstein概率距离指标,将单一时刻的风/光出力连续分布概率函数转化为含精确概率信息的最优分位点,随后综合考虑计算规模和概率信息损失,对整个调度区间进行合理划分,段内采用基于改进的K-medoids并行聚类算法进行消减,段间进行场景融合,通过迭代消减、融合运算,形成覆盖整个调度区间的经典场景集。算例中采用国电云南分布式发电示范工程实际数据,结果显示所提出的经典场景集生成算法具有概率信息准确、求解效率高等特点。 【作者单位】： 浙江大学电气工程学院;
【关键词】： 可再生能源 不确定性 经典场景集 场景消减 Wasserstein概率距离指标 K-medoids聚类
【基金】：国家863高技术基金项目(2012AA050204)~~
【分类号】：TM61
【正文快照】： 0引言随着可再生能源发电渗透率的提高,研究其出力不确定性对电网的影响成为一个热点问题。场景分析法能明确体现不确定量的概率特征,并可向上建立随机规划模型,因而成为处理不确定性的主要方法之一。如文献[1]在场景分析基础上,为研究多风电场同时接入系统的情况,构建了含风

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