[發明專利]一種風電光伏有功場景生成方法、裝置、電子設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202111246178.0
• 申請日: 2021-10-26
• 公開（公告）號: CN114021437A
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 胡偉;王雅軍;聶強;孫云超;繆益平;蹇德平;丁仁山;張馨月;張鑫
• 申請（專利權）人: 清華大學;雅礱江流域水電開發有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06;G06F113/06
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張大威

本申請屬于電力系統多能互補協調運行技術領域，涉及一種風電光伏有功場景生成方法、裝置、電子設備和存儲介質。首先需要收集歷史風電和光伏有功出力數據，并進行數據清洗、數據樣本集選取和數據維度調整等預處理；其次，構建起包含生成器、編碼器和判別器的含推理模型的生成對抗網絡；通過將歷史數據輸入神經網絡，并采用一定的訓練順序，通過降低各自損失函數的方式進行參數更新；最后得到能刻畫風電和光伏有功出力特性的生成樣本，經過性能檢驗后的風電和光伏有功出力特性的生成樣本可用于后續多能互補協調運行模型的研究。

技術領域

本申請屬于電力系統多能互補協調運行技術領域，涉及一種風電光伏有功場景生成方法、裝置、電子設備和存儲介質。

背景技術

隨著電力系統中風電和光伏發電占比的逐漸增大，隨機性較強的可再生能源成為了運行策略制定中不可忽視的重要因素。由于備用成本和調峰能力的限制，電力系統難以完全接納波動性較大的風電和光伏有功出力，導致了較為嚴重的棄風和棄光現象。

傳統電力系統在調度運行中通常只需要考慮負荷預測的不確定性，并預留少量備用以應對不確定性較小的負荷波動。但目前對風電和光伏等可再生能源發電功率的預測精度較低，當高比例可再生能源接入電網時，系統的“凈負荷”曲線往往會出現更顯著的峰谷差和更劇烈的功率波動。若僅通過大量增加備用來應對可再生能源的不確定性會造成系統運行成本的大幅增加，因此對風電和光伏出力特性進行深入分析和準確建模成為了研究的熱點問題。

發明內容

本申請旨在至少部分解決已有技術中的部分技術問題，基于本發明人對以下事實和問題的認識和理解，目前，風能、太陽能和水能成為了開發利用范圍最廣的三類可再生能源。風能和光能具有能源分布范圍廣、蘊量多以及基建周期短等優點，水能則容量充沛、啟停迅速、運行靈活且有著強大的跟蹤負荷能力。但是風電和光伏的出力極易受到天氣條件的影響，具有較強的不確定性，高比例風電和光伏的接入也給電網的穩定運行帶來了巨大的挑戰；水電出力則在很大程度上受到天然徑流量的限制，如果調度策略不夠合理，可能會出現汛期棄水嚴重，而枯水期無法穩定提供電力外送等突出問題，這些隱患也限制了各類可再生能源獨立供電的能力。另一方面，歷史統計數據表明風、光和水等自然資源具有較好的時空互補特性，風電和光伏水互補發電系統往往能夠提供更為平滑和穩定的有功出力，因此風電、光伏和水電的互補協調運行成為了促進可再生能源消納的重要手段。在電力系統優化運行策略制定的過程中充分考慮各類電源的時空出力特性和經濟特性，對于確保電網的安全經濟運行意義重大。

有鑒于此，本公開提出了一種風電光伏有功場景生成方法、裝置、電子設備和存儲介質，以解決相關技術中的技術問題。

根據本公開的第一方面，提出風電光伏有功功率的場景生成方法，包括：

獲取歷史風電、光伏發電有功功率數據，對數據進行預處理，得到真實樣本x；

構建一個生成對抗網絡，確定網絡結構和參數；

利用真實樣本x中的訓練集樣本，對生成對抗網絡進行訓練；

利用真實樣本x中的驗證集樣本，對生成對抗網絡進行性能檢驗。

可選地，所述獲取歷史風電、光伏發電有功功率數據，對數據進行預處理，得到真實樣本x，包括：

(1)分別對多個風力機組和光伏機組進行采樣，得到初始樣本集；

(2)對初始樣本集進行預處理，包括數據清洗、數據樣本集選取和數據維度調整，對于數據中的缺失值采用插值的方法填充，舍棄缺失值過多的樣本；

(3)將預處理后樣本中的風電和光伏的真實出力值除以當月裝機容量，得到單位裝機容量下的風電光伏有功出力值x'，對風電光伏有功出力值x'進行歸一化處理，得到真實樣本x：

其中，x'_max表示x'中的最大值，x'_min表示x'中的最小值。