【摘 要】
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针对月度风光发电功率模拟面临的变量维度高、时空特征复杂等难题,提出一种基于时序生成对抗网络的月度风光发电功率场景分析方法.采用基于RV系数的聚类技术提取代表性日发电状态,基于Markov链刻画风光日发电状态转移规律;引入缩放点积注意力机制与时序卷积网络,构建时序生成对抗网络,模拟日内风光发电功率的时序性及空间相关性;提出月度风光发电功率场景的随机生成方法.考虑电网中长期分析需求,建立月度风光发电功率场景的优化削减方法.最后,采用我国东北地区6座风电场和6座光伏电站的历史发电功率数据,验证所提方法的有效性和
【机 构】
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输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学电气工程学院),重庆市沙坪坝区 400044;国网辽宁省电力有限公司,辽宁省沈阳市 110006
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针对月度风光发电功率模拟面临的变量维度高、时空特征复杂等难题,提出一种基于时序生成对抗网络的月度风光发电功率场景分析方法.采用基于RV系数的聚类技术提取代表性日发电状态,基于Markov链刻画风光日发电状态转移规律;引入缩放点积注意力机制与时序卷积网络,构建时序生成对抗网络,模拟日内风光发电功率的时序性及空间相关性;提出月度风光发电功率场景的随机生成方法.考虑电网中长期分析需求,建立月度风光发电功率场景的优化削减方法.最后,采用我国东北地区6座风电场和6座光伏电站的历史发电功率数据,验证所提方法的有效性和正确性.
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