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题名风电和光伏随机场景生成的条件变分自动编码器方法
被引量：55
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作者
王守相
陈海文
李小平
舒欣
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机构
智能电网教育部重点实验室(天津大学)
国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1860-1867,共8页
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基金
国家电网公司科技项目(52153217000F)~~
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文摘
随着风电、光伏等可再生能源渗透率的不断提高,其运行波动性及随机性对电网稳定运行、经济调度等方面带来不良影响,对可再生能源的不确定性进行建模愈加重要。随机场景分析法是解决该问题的主要方法之一,现有随机场景生成方法基于历史数据对风电、光伏出力进行概率建模,进而进行抽样生成场景,模型准确性差、计算复杂度高。为简化随机场景生成步骤,提高生成效率及精度,提出了一种基于条件变分自动编码器（variational autoencoder,VAE）的风电光伏出力随机场景生成方法,较已有概率方法,所提方法可无监督地学习风电、光伏训练数据的时间、空间及波动性特点,并按条件高效地生成符合观测特点的数据,无需场景约简。通过在单一发电单元、多发电单元、指定标签场景3个场景的成功应用,验证了所提算法的有效性。
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关键词
随机场景分析
条件变分自动编码器
深度学习
场景生成
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Keywords
stochastic scenario analysis
conditional variational automatic encoder
deep learning
stochastic scenario generation
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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