【摘 要】
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为解决新能源、负荷等边界数据波动影响电力市场交易校核结果的问题,提出一种基于极端场景分析的中长期交易校核方法。首先,根据边界数据预测偏差对校核结果的影响,将波动性
【机 构】
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贵州电网有限责任公司电力调度控制中心,北京清大科越股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“具备强解释性的深度神经网络透明化智能电网故障诊断模型”(51907035)
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为解决新能源、负荷等边界数据波动影响电力市场交易校核结果的问题,提出一种基于极端场景分析的中长期交易校核方法。首先,根据边界数据预测偏差对校核结果的影响,将波动性边界数据划分为正向与负向数据两大类;其次,对照传统确定性校核方法,定义中长期交易校核中的极端场景;然后,基于多时序机组组合模型,构建面向极端场景的中长期交易校核方法,量化不同发电企业交易电量的预期执行情况;最后,对我国某省电网实际数据构造的算例进行分析,结果表明极端场景分析能有效辨识基态场景下难以发现的运行问题。所提方法能更准确地辨识极端场景下中
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