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基于校正条件生成对抗网络的风电场群绿氢储能系统容量配置
1
作者
朱玲
李威
+1 位作者
王骞
张学广
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期714-730,共17页
以条件生成对抗网络(CGAN)为代表的半监督学习可计及风电波动并生成出力场景集合,生成的数据可输入氢气储能容量配置模型以支撑优化求解。为此,该文首先设计一种校正条件生成对抗网络(CCGAN),并基于风电预测误差构建条件校正器,对预测...
以条件生成对抗网络(CGAN)为代表的半监督学习可计及风电波动并生成出力场景集合,生成的数据可输入氢气储能容量配置模型以支撑优化求解。为此,该文首先设计一种校正条件生成对抗网络(CCGAN),并基于风电预测误差构建条件校正器,对预测失准事件和风电爬坡事件下输入生成器的标签信息进行识别和校正;然后,以储能定容的综合成本和各风场弃风成本为目标函数,构建绿氢储能容量配置的多目标优化模型,并引入基于切比雪夫距离的膝区域数学概念,以指导多目标优化算法设计;最后,以新英格兰39节点系统为例进行算例分析,结果表明未经校正的条件信息将导致定容决策偏离实际,而CCGAN能生成计及风电不确定性的高置信出力场景,使得容量配置结果兼顾鲁棒性和经济性。
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关键词
校正条件生成对抗网络
绿氢储能
容量配置
场景生成
风电预测误差
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题名
基于校正条件生成对抗网络的风电场群绿氢储能系统容量配置
1
作者
朱玲
李威
王骞
张学广
机构
智能电网保护和运行控制国家重点实验室
南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司)
哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期714-730,共17页
基金
甘肃省科技计划(21ZD8JA001)
智能电网保护和运行控制国家重点实验室开放课题(考虑风功率波动和调频能力的风电场站储能配置与运行优化技术)资助项目。
文摘
以条件生成对抗网络(CGAN)为代表的半监督学习可计及风电波动并生成出力场景集合,生成的数据可输入氢气储能容量配置模型以支撑优化求解。为此,该文首先设计一种校正条件生成对抗网络(CCGAN),并基于风电预测误差构建条件校正器,对预测失准事件和风电爬坡事件下输入生成器的标签信息进行识别和校正;然后,以储能定容的综合成本和各风场弃风成本为目标函数,构建绿氢储能容量配置的多目标优化模型,并引入基于切比雪夫距离的膝区域数学概念,以指导多目标优化算法设计;最后,以新英格兰39节点系统为例进行算例分析,结果表明未经校正的条件信息将导致定容决策偏离实际,而CCGAN能生成计及风电不确定性的高置信出力场景,使得容量配置结果兼顾鲁棒性和经济性。
关键词
校正条件生成对抗网络
绿氢储能
容量配置
场景生成
风电预测误差
Keywords
Corrected-conditional generative adversarial network
green hydrogen energy storage
capacity sizing
scenario generation
wind power forecasting error
分类号
TM614 [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
操作
1
基于校正条件生成对抗网络的风电场群绿氢储能系统容量配置
朱玲
李威
王骞
张学广
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
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