文档名：基于变分自编码高斯混合模型的海量新能源出力场景生成方法
摘要：最近几年,风电、光伏等各种新能源在电力系统中的接入率不断攀升,对于新能源出力的不确定性进行精确度更高的建模愈发重要.为了简化随机场景生成步骤,提高场景生成的效率和精度,采用数据驱动的建模思路,以无监督变分自动编码高斯混合模型为基础,构建了一种全新的海量新能源出力随机场景生成方法.将高维训练集数据经编码器映射到结构良好的低维隐变量空间进行概率建模、抽样,再经解码器还原回原有维度,得出场景集.与已有的概率方法相比,这一方法能够在没有监督的情况下完成风电、光伏训练数据的时空特征、波动性特征的学习,从中提取出具有典型意义的出力曲线,并快速形成与观测特相契合的数据集,并不需要实施场景约简.经南方某省电网分地市实际历史新能源出力算例的检验,证明所提算法是可靠、合理和有效的.
Abstract：Inrecentyears,theaccessrateandfrequencyofvariousnewenergysourcessuchaswindpowerandphotovoltaicinthepowersystemhavebeencontinuouslyincreasing,makingitincreasinglyimportanttoimplementmoreaccuratemodelingfortheuncertaintyofnewenergyoutput.Inordertosimplifythegenerationstepsofrandomscenesandimprovetheefficiencyandaccuracyofscenegeneration,adata-drivenmodelingapproachwasadopted,basedontheunsupervisedvariationalautomaticencodingGaussianmixturemodel,tocreateanewmethodforgeneratingmassivenewenergyoutputrandomscenes.Thehigh-dimensionaltrainingsetdatawasmappedintoawell-structuredlowdimensionalhiddenvariablespacethroughanencoderforprobabilitymodeling,sampling.Andthenrestoreitbacktotheoriginaldimensionthroughadecodertoobtainthesceneset.Comparedwithexistingprobabilitymethods,themethodcouldcompletethelearningofspatiotemporalandvolatilityfeaturesofwindpowerandphotovoltaictrainingdatawithoutsupervision,extracttypicaloutputcurvesfromthem,andquicklyformadatasetthatmatchedtheobservationcharacteristicswithouttheneedforscenereduction.Theproposedalgorithmhasbeenverifiedtobereliable,reasonable,andeffectivethroughtheactualhistoricalnewenergyoutputcalculationofacertainsouthernprovince'spowergridcity.
作者：宋晓维Author：SongXiaowei
作者单位：华南理工大学电力学院,广东广州510641
刊名：电气自动化 ISTIC
Journal：ElectricalAutomation
年，卷(期)：2024, 46(3)
分类号：TM74
关键词：场景分析法 变分自动编码器 深度学习 场景生成 新能源电力系统
Keywords：scenarioanalysismethod variationalautomaticencoder deeplearning scenegeneration newenergypowersystem
机标分类号：TP391TB114.3TP181
在线出版日期：2024年6月21日
基金项目：基于变分自编码高斯混合模型的海量新能源出力场景生成方法[
期刊论文] 电气自动化--2024, 46(3)宋晓维最近几年,风电、光伏等各种新能源在电力系统中的接入率不断攀升,对于新能源出力的不确定性进行精确度更高的建模愈发重要.为了简化随机场景生成步骤,提高场景生成的效率和精度,采用数据驱动的建模思路,以无监督变分自动...参考文献和引证文献
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