【摘 要】
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针对风、光出力进行典型场景生成是电力系统规划和运行中应对风、光出力不确定性的常用方法,然而现有的典型场景生成方法未考虑不同时刻出力分布函数的差异性。在此背景下,针
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司海门供电分公司,浙江大学工程师学院,浙江大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51777185),国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900100)
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针对风、光出力进行典型场景生成是电力系统规划和运行中应对风、光出力不确定性的常用方法,然而现有的典型场景生成方法未考虑不同时刻出力分布函数的差异性。在此背景下,针对分布式可再生能源发电的不确定性和相关性,创新性地考虑了不同时刻出力分布函数的差异性,运用Copula函数建立多风电场时序联合出力模型;对模型进行概率抽样并拼接生成大量初始场景集,采用K-means聚类算法进行场景缩减生成风电时序联合出力典型场景。算例分析表明,所得风电时序联合出力典型场景符合出力的相关性,并且可以体现出力分布函数在不同时刻的差异
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