基于典型源荷耦合模式的中长期时序场景生成

高比例可再生能源电力系统中源荷功率在气象的影响下耦合程度增加。基于生成式模型的场景生成方法是分析源荷功率不确定性问题的成熟工具,然而实际应用中常受源荷数据匹配样本少的问题限制,直接生成的中长期源荷耦合时序场景质量较差。提出一种基于典型源荷耦合模式的中长期时序场景生成方法。首先,定义了源荷各自的气象模式概念。然后,通过气象距离将历史数据中典型气象模式相似的源荷聚合成定义的典型源荷耦合模式。接着,采用生成对抗网络生成典型风光场景,并将生成场景与典型源荷耦合模式进行匹配。最后,根据匹配的对应关系得到典型源荷耦合场景。以日本地区为例的仿真结果表明,所提方法能够提高场景在气象方面的可解释性,同时减小了源荷数据匹配样本少对中长期源荷耦合场景生成的影响。

基于渐进式增长生成对抗网络的月度源荷场景生成

月度场景生成是月度时序生产模拟、制定电量计划以及细化场景分析的基础。针对月度源荷场景建模通常面临的多元高维变量拟合困难、源-荷不确定性加剧等问题,提出一种基于渐进式增长生成对抗网络的月度源荷场景生成新方法。对月度时序功率序列进行均值拆分处理,以得到多时间尺度功率序列,将源荷序列纵向拼接并结合多时间尺度特性设计相应的二维卷积结构;采用平滑渐进式增长方式及特殊训练策略,逐步生成多颗粒度的源荷场景;生成网络解构低维与高维特征,首先学习月、周下的日尺度特性,再逐渐拟合高维非线性特征,以生成小时级别的720月度场景。最后,基于实际风-光-荷数据集进行算例分析。结果表明所提算法在月度源荷场景生成的有效性,可为月度调度规划提供参考。