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含风电和光伏的可再生能源场景削减方法
被引量：
46
1
作者
白斌
韩明亮
+1 位作者
林江
孙伟卿
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第15期141-149,共9页
以风电和光伏为代表的可再生能源渗透率不断增加,其出力不确定性导致的大规模时序场景给电力系统的优化分析带来很高的计算复杂度。以场景削减技术精准刻画区域风电、光伏出力特性是解决以上问题的有效方法之一。提出一种基于聚类与优...
以风电和光伏为代表的可再生能源渗透率不断增加,其出力不确定性导致的大规模时序场景给电力系统的优化分析带来很高的计算复杂度。以场景削减技术精准刻画区域风电、光伏出力特性是解决以上问题的有效方法之一。提出一种基于聚类与优化算法相结合的可再生能源场景削减方法。首先对数据进行清洗、降噪等预处理,其次利用肘部法则与轮廓系数判断风电、光伏类别个数并进行聚类。然后,利用粒子群与遗传算法分别提取风电、光伏典型出力曲线,并对两种算法结果进行对比,从而生成典型场景。算例分析以欧洲输电系统运营商Amprion提供的2015年1月1日至2019年12月31日风电、光伏出力数据为研究对象,利用所提方法求得的出力曲线可以有效反映该区域风电、光伏出力典型场景,为后续电力系统规划、运行优化等问题提供数据支撑。
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关键词
场景削减
扩展卡尔曼滤波
聚类
粒子群算法
遗传算法
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职称材料
题名
含风电和光伏的可再生能源场景削减方法
被引量：
46
1
作者
白斌
韩明亮
林江
孙伟卿
机构
中国电建集团青海省电力设计院
有限公司
方自
科技
(
上海
)
有限公司
上海
理工大学电气工程系
出处
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第15期141-149,共9页
基金
国家自然科学基金项目资助(51777126)。
文摘
以风电和光伏为代表的可再生能源渗透率不断增加,其出力不确定性导致的大规模时序场景给电力系统的优化分析带来很高的计算复杂度。以场景削减技术精准刻画区域风电、光伏出力特性是解决以上问题的有效方法之一。提出一种基于聚类与优化算法相结合的可再生能源场景削减方法。首先对数据进行清洗、降噪等预处理,其次利用肘部法则与轮廓系数判断风电、光伏类别个数并进行聚类。然后,利用粒子群与遗传算法分别提取风电、光伏典型出力曲线,并对两种算法结果进行对比,从而生成典型场景。算例分析以欧洲输电系统运营商Amprion提供的2015年1月1日至2019年12月31日风电、光伏出力数据为研究对象,利用所提方法求得的出力曲线可以有效反映该区域风电、光伏出力典型场景,为后续电力系统规划、运行优化等问题提供数据支撑。
关键词
场景削减
扩展卡尔曼滤波
聚类
粒子群算法
遗传算法
Keywords
scene reduction
extended Kalman filter
clustering
particle swarm optimization
genetic algorithm
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
含风电和光伏的可再生能源场景削减方法
白斌
韩明亮
林江
孙伟卿
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021
46
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