【摘 要】
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针对间歇性分布式电源输出功率的不确定性和随机性，提出采用Wasserstein距离指标和K-means聚类场景削减技术生成最优场景，将随机优化问题转换为确定性优化问题。建立了风一光一
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51467009);兰州市科技计划项目(2016-3-67)~~
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针对间歇性分布式电源输出功率的不确定性和随机性，提出采用Wasserstein距离指标和K-means聚类场景削减技术生成最优场景，将随机优化问题转换为确定性优化问题。建立了风一光一荷多场景树模型，并以有功网损最小、电压偏差最小作为目标函数，考虑储能荷电状态约束影响，建立含间歇性分布式电源的主动配电网无功优化数学模型，并采用人工蜂群算法对模型进行求解。仿真分析得出基于Wasserstein距离指标和K-means聚类场景削减技术生成的最优场景能较精确地体现分布式电源有功出力的随机特性。最后，以IEEE-3
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