[發(fā)明專利]一種新能源場景生成方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011384337.9
• 申請日: 2020-12-02
• 公開（公告）號: CN112163671A
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蒲天驕;喬驥;王新迎;王繼業(yè)
• 申請（專利權(quán)）人: 中國電力科學(xué)研究院有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06
• 代理公司: 北京中巡通大知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11703
• 代理人: 文驪鹍

本發(fā)明公開了一種新能源場景生成方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：構(gòu)建生成網(wǎng)絡(luò)及判別網(wǎng)絡(luò)，利用隱空間的隨機(jī)向量、判別網(wǎng)絡(luò)及訓(xùn)練樣本集對生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對抗訓(xùn)練，再利用對抗訓(xùn)練后的生成網(wǎng)絡(luò)生成若干新場景；提取各新場景的特征標(biāo)簽；構(gòu)建回歸模型，再利用回歸模型在高維空間中的斜率構(gòu)建隨機(jī)變量的特征軸；對隨機(jī)變量的特征軸進(jìn)行正交化；控制正交化后隨機(jī)變量的特征軸上的特征，以生成不同的新能源場景，完成新能源場景生成，該方法及系統(tǒng)能夠克服傳統(tǒng)技術(shù)面臨的維數(shù)災(zāi)難的問題，能夠避免出現(xiàn)過擬合問題，同時(shí)能夠靈活控制生成預(yù)想場景的特征分布，以生成特定的新能源場景。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于能源互聯(lián)網(wǎng)的新能源消納與優(yōu)化運(yùn)行領(lǐng)域，涉及一種新能源場景生成方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著風(fēng)電、光伏等清潔能源的不斷發(fā)展及滲透率的持續(xù)提高，其具有的間歇性、波動(dòng)性特征給能源互聯(lián)網(wǎng)的安全調(diào)度與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行帶來了新的挑戰(zhàn)。為描述系統(tǒng)的運(yùn)行態(tài)勢，單純依靠傳統(tǒng)的基于物理機(jī)理的、確定性的方法，將難以全面表征系統(tǒng)可能的運(yùn)行邊界與狀態(tài)。

一種有效的技術(shù)手段是，通過一定的數(shù)學(xué)模型表達(dá)新能源的潛在統(tǒng)計(jì)規(guī)律，挖掘新能源場站出力的時(shí)空關(guān)聯(lián)特性及變化規(guī)律，從而對其可能的運(yùn)行情況進(jìn)行表述，并生成未來一段時(shí)間內(nèi)預(yù)想的海量運(yùn)行場景。這些預(yù)想場景能夠符合新能源出力的分布規(guī)律，對能源互聯(lián)網(wǎng)的未來運(yùn)行情況進(jìn)行較為全面完整的刻畫，并為電力隨機(jī)優(yōu)化調(diào)度、機(jī)組組合、電網(wǎng)規(guī)劃、能源互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行控制、電網(wǎng)可靠性評估、儲能規(guī)劃與運(yùn)行、電力交易策略制定等多個(gè)方面提供基礎(chǔ)支撐。

然而，風(fēng)能、光伏出力具有強(qiáng)波動(dòng)性、間歇性與時(shí)空關(guān)聯(lián)特性，而傳統(tǒng)的場景生成技術(shù)采用了大量的物理假設(shè)與統(tǒng)計(jì)學(xué)簡化，難以對新能源的隨機(jī)特征進(jìn)行有效、準(zhǔn)確地建模，產(chǎn)生的運(yùn)行場景很難有效利用。

現(xiàn)有方法一般采用蒙特卡洛方法及變分自動(dòng)編碼器；

具體的，蒙特卡洛方法是統(tǒng)計(jì)模擬法的一種實(shí)現(xiàn)方式，建立在大數(shù)定理的基礎(chǔ)之上，把概率現(xiàn)象作為研究對象進(jìn)行數(shù)值模擬。采用蒙特卡洛方法進(jìn)行新能源場景生成的一般步驟是，對新能源每一個(gè)時(shí)間步的隨機(jī)性特征進(jìn)行離散化，然后對每個(gè)時(shí)間斷面的靜態(tài)場景之間建立起聯(lián)系，形成跨時(shí)段的動(dòng)態(tài)場景。

假設(shè)系統(tǒng)調(diào)度區(qū)間共有T個(gè)調(diào)度時(shí)刻，以Q_t個(gè)分位點(diǎn)描述第t時(shí)刻的隨機(jī)出力Xt。把新能源出力的時(shí)間序列看作一個(gè)隨機(jī)模型，這本質(zhì)上是描述了不同時(shí)刻事物狀態(tài)的變化規(guī)律，該變化規(guī)律在數(shù)學(xué)上通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣體現(xiàn)。按照系統(tǒng)連續(xù)觀測量的變化范圍，首先把系統(tǒng)每一時(shí)刻的觀測量劃分為n個(gè)離散狀態(tài)：，當(dāng)前時(shí)刻狀態(tài)為，下一時(shí)刻狀態(tài)的概率。所以對于有n個(gè)狀態(tài)的系統(tǒng)，狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為：

可以根據(jù)t-1時(shí)刻的不確定性狀態(tài)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P，確定t時(shí)刻的可能性最大的幾個(gè)功率預(yù)測偏差狀態(tài)w，從而可以通過迭代循環(huán)得到多時(shí)段內(nèi)的不確定性狀態(tài)。構(gòu)造狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣P的過程需要大量的原始數(shù)據(jù)支持，然而蒙特卡洛方法存在以下問題：

a）該方法面臨“維數(shù)災(zāi)難”問題。設(shè)T個(gè)時(shí)刻的場景集S總規(guī)模為N，顯然N隨著T的增加以指數(shù)級增加，會(huì)造成維數(shù)災(zāi)難，模型的模擬計(jì)算速度難以保證；

b）構(gòu)建蒙特卡洛抽樣的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣需要大量的原始數(shù)據(jù)支持，難以保證模型的建模準(zhǔn)確度；若對隨機(jī)變量進(jìn)行分布的簡化假設(shè)，能夠一定程度上減少計(jì)算量，但是模型簡化大幅降低計(jì)算精度，且模型的通用性和擴(kuò)展性不強(qiáng)。