【摘 要】
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为了有效分析风电出力的场景特征,文中基于风速的不确定特性,构建基于拉丁超立方抽样(LHS)与后向缩减法(BR)的场景分析模型,为快速分析任意时段的风电出力提供重要依据。文中
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司,东南大学电气工程学院,国网江苏省电力有限公司,国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFB1500800)
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为了有效分析风电出力的场景特征,文中基于风速的不确定特性,构建基于拉丁超立方抽样(LHS)与后向缩减法(BR)的场景分析模型,为快速分析任意时段的风电出力提供重要依据。文中首先分析风速特征,阐述风速符合的威布尔(Weibull)分布;其次拟合各时刻Weibull分布的参数值,提出基于LHS的场景生成方法;然后构建BR场景缩减模型,使得到的若干条曲线能够更大程度表征原始场景的变化特征;最后,通过算例分析验证文中所提方法在紧密性(CP)、间隔性(SP)以及戴维森堡丁指数(DBI)上均优于传统的K-means聚
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