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考虑极端天气的先验知识引导风/光短期出力场景生成方法研究
1
作者
陈浩
张文朝
+4 位作者
黄志光
张怡静
时艳强
李剑锋
赵永宁
《智慧电力》
北大核心
2025年第3期44-52,共9页
为准确反映新能源出力的时序特征,特别是极端天气对系统的影响,提出一种考虑极端天气的先验知识引导风光短期出力场景生成方法研究,首先,基于极端度量指标进行数据识别,构建正常天气和极端天气数据集,然后,针对2种数据集利用混合密度网...
为准确反映新能源出力的时序特征,特别是极端天气对系统的影响,提出一种考虑极端天气的先验知识引导风光短期出力场景生成方法研究,首先,基于极端度量指标进行数据识别,构建正常天气和极端天气数据集,然后,针对2种数据集利用混合密度网络(MDN)获取分布信息,最后,基于先验分布信息得到噪声序列,将其与历史实测数据输入并应用生成对抗网络(GAN)模型,获得风光出力场景。基于浙江某地区风电和光伏场站数据对所提方法的有效性进行验证,分析结果表明,所生成的风、光出力场景分别符合其真实时空相关关系,同时可以捕捉到极端天气下功率曲线随机特性,能够反映某地区风光实际出力时的波动性,为电力系统调度方案制定提供参考。
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关键词
场景生成
先验知识
极端天气
风光出力
混合密度-对抗生成网络
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职称材料
题名
考虑极端天气的先验知识引导风/光短期出力场景生成方法研究
1
作者
陈浩
张文朝
黄志光
张怡静
时艳强
李剑锋
赵永宁
机构
国家电网
有限
公司
华
东
分部
北京科东电气控制系统有限责任公司
中国农业大学信息与
电气
工程学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2025年第3期44-52,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(52207144)。
文摘
为准确反映新能源出力的时序特征,特别是极端天气对系统的影响,提出一种考虑极端天气的先验知识引导风光短期出力场景生成方法研究,首先,基于极端度量指标进行数据识别,构建正常天气和极端天气数据集,然后,针对2种数据集利用混合密度网络(MDN)获取分布信息,最后,基于先验分布信息得到噪声序列,将其与历史实测数据输入并应用生成对抗网络(GAN)模型,获得风光出力场景。基于浙江某地区风电和光伏场站数据对所提方法的有效性进行验证,分析结果表明,所生成的风、光出力场景分别符合其真实时空相关关系,同时可以捕捉到极端天气下功率曲线随机特性,能够反映某地区风光实际出力时的波动性,为电力系统调度方案制定提供参考。
关键词
场景生成
先验知识
极端天气
风光出力
混合密度-对抗生成网络
Keywords
scenario generation
prior knowledge
extreme weather
wind and photovoltaic power output
MDN-GAN model
分类号
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
考虑极端天气的先验知识引导风/光短期出力场景生成方法研究
陈浩
张文朝
黄志光
张怡静
时艳强
李剑锋
赵永宁
《智慧电力》
北大核心
2025
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