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【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及智能配電網(wǎng),尤其涉及一種計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、構(gòu)建可再生能源、輸電線路與負(fù)荷的不確定性場景模型是實現(xiàn)電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、合理規(guī)劃等的關(guān)鍵。現(xiàn)有的場景生成方法大多為概率模型法和經(jīng)典場景法,其中概率模型法根據(jù)統(tǒng)計假設(shè)或概率分布,結(jié)合蒙特卡洛等采樣方法生成出力或負(fù)荷場景,這些統(tǒng)計假設(shè)在實踐中可能不成立或難以檢驗,且依賴于某種概率預(yù)測可能會限制生成場景的多樣性;經(jīng)典場景生成法則應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘和場景削減技術(shù)等將大規(guī)模歷史場景進(jìn)行削減或優(yōu)化生成,生成經(jīng)典場景集,這需要繁瑣的處理且生成場景難以與歷史數(shù)據(jù)具有差異性。
2、除單獨生成出力、輸電線路、負(fù)荷等場景外,為滿足調(diào)度與規(guī)劃需要,在生成場景時需考慮源、網(wǎng)、荷之間的相關(guān)性。現(xiàn)階段大多數(shù)只考慮發(fā)電側(cè)出力如風(fēng)、光相關(guān)性,而忽略了源、網(wǎng)、荷三者相關(guān)性。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本部分的目的在于概述本專利技術(shù)的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本申請的說明書摘要和專利技術(shù)名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和專利技術(shù)名稱的目的模糊,而這種簡化或省略不能用于限制本專利技術(shù)的范圍。
2、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題,提出了本專利技術(shù)。因此,本專利技術(shù)提供了一種計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法解決了如何在無需顯式模型及概率分布的前提下,利用氣象因素作為耦合特征,構(gòu)建出各類氣候條件下的典型“源-網(wǎng)-荷”聯(lián)合場景集的問題。
4、第一方面,本專利技術(shù)提供了一種計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法,包括:
5、獲取歷史氣象數(shù)據(jù)和歷史源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù);
6、將所述歷史氣象數(shù)據(jù)與歷史源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,獲取關(guān)鍵氣象因素,將所述關(guān)鍵氣象因素進(jìn)行聚類分組;
7、根據(jù)關(guān)鍵氣象因素聚類分組結(jié)果,將與關(guān)鍵氣象因素所屬時間對應(yīng)的源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)劃分到分組中,獲取源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)分組結(jié)果;
8、根據(jù)所述源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)分組結(jié)果,構(gòu)建并訓(xùn)練每組的生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型,將源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)輸入至訓(xùn)練后的生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型,生成源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景集。
9、作為本專利技術(shù)所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法的一種優(yōu)選方案,其中:將所述歷史氣象數(shù)據(jù)與歷史源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析包括,
10、計算相關(guān)性數(shù)值,將所述相關(guān)性數(shù)值與相關(guān)性設(shè)置閾值相比較,若所述相關(guān)性數(shù)值超出相關(guān)性設(shè)置閾值,將對應(yīng)的氣象因素選為關(guān)鍵氣象因素,計算相關(guān)性數(shù)值公式為:
11、
12、其中,ρx,y相關(guān)性數(shù)值,x為氣象因素,y為源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù),cov(x,y)氣象因素和源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)之間的協(xié)方差,σx和σy為氣象因素和源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差,μx為氣象因素平均值,μy為源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)平均值。
13、作為本專利技術(shù)所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法的一種優(yōu)選方案,其中:根據(jù)所述關(guān)鍵氣象因素對所述氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分組包括,
14、計算關(guān)鍵氣象因素集的輪廓系數(shù),根據(jù)所述輪廓系數(shù),確定最優(yōu)聚類數(shù)值k;
15、從關(guān)鍵氣象因素集中選擇k個數(shù)據(jù)點作為質(zhì)心,計算除質(zhì)心外的剩余關(guān)鍵氣象因素與每一個質(zhì)心的歐式距離,根據(jù)最近距離準(zhǔn)則將剩余剩余關(guān)鍵氣象因素歸類到對應(yīng)質(zhì)心所屬集合;
16、將所有的關(guān)鍵氣象因素歸類得到k個集合后,重新計算更換每個集合的質(zhì)心,當(dāng)新計算的質(zhì)心和原來的質(zhì)心之間的距離小于設(shè)置質(zhì)心閾值,停止計算更換質(zhì)心。
17、作為本專利技術(shù)所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法的一種優(yōu)選方案,其中:輪廓系數(shù)包括,
18、計算關(guān)鍵氣象因素集的輪廓系數(shù)公式為:
19、sc=(b-a)/max{b,a}
20、其中,b為關(guān)鍵氣象因素集某個氣象因素與其他分組某個點的最小平均距離,a為關(guān)鍵氣象因素集某個點與同組內(nèi)某個點平均距離。
21、作為本專利技術(shù)所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法的一種優(yōu)選方案,其中:根據(jù)所述源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)分組結(jié)果,構(gòu)建并訓(xùn)練每組的生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型,包括,
22、根據(jù)所述源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)分組結(jié)果,計算各組源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)的真實概率分布;
23、利用對抗生成網(wǎng)絡(luò)中的生成器生成源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)的預(yù)測概率分布,利用對抗生成網(wǎng)絡(luò)中的判別器判別所述源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)的真實概率分布和源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)的預(yù)測概率分布;
24、利用極小極大博弈估值函數(shù)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型損失函數(shù)不斷調(diào)整生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型。
25、作為本專利技術(shù)所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法的一種優(yōu)選方案,其中:極小極大博弈估值函數(shù)包括,
26、構(gòu)建極小極大博弈估值函數(shù)使生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型達(dá)到納什均衡,極小極大博弈估值函數(shù)表示為:
27、mingmaxdv(g,d)=ex[d(x)]-ez[d(g(z))]
28、其中,x為源-網(wǎng)-荷真實數(shù)據(jù),z為噪聲,d(x)、g(z)分別為判別器和生成器函數(shù),ex[·]、ez[·]分別為源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)的真實概率分布和隨機(jī)噪聲分布的期望。
29、作為本專利技術(shù)所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法的一種優(yōu)選方案,其中:生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型損失函數(shù)包括,
30、采用wasserstein距離度量所述源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)的真實概率分布和源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)的預(yù)測概率分布的差異性,生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型損失函數(shù)表示為:
31、
32、其中,w(d(x),d(g(z)))源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)的真實概率分布和源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)的預(yù)測概率分布之間wasserstein距離,sup表示最小上界,ex[·]、ez[·]分別為源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)的真實概率分布和隨機(jī)噪聲分布的期望,d(x)、g(z)分別為判別器和生成器函數(shù)。
33、第二方面,本專利技術(shù)提供了一種計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成的系統(tǒng),包括,
34、數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取歷史氣象數(shù)據(jù)和歷史源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù);
35、聚類分析模塊,用于將所述歷史氣象數(shù)據(jù)與歷史源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,獲取關(guān)鍵氣象因素,將所述關(guān)鍵氣象因素進(jìn)行聚類分組;根據(jù)關(guān)鍵氣象因素聚類分組結(jié)果,將與關(guān)鍵氣象因素所屬時間對應(yīng)的源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)劃分到分組中,獲取源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)分組結(jié)果;
36、場景生成模塊,用于根據(jù)所述源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)分組結(jié)果,構(gòu)建并訓(xùn)練每組的生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型,將源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)輸入至訓(xùn)練后的生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型,生成源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景集。
37、第三方面,本專利技術(shù)提供了一種計算設(shè)備,包括:
38、存儲器和處理器;
39、所述存儲器用于存儲計算機(jī)可執(zhí)行指令,所述處理器用于執(zhí)行所述計算機(jī)可執(zhí)行指令,該計算機(jī)可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點】
1.一種計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法,其特征在于,包括:
2.如權(quán)利要求1所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法,其特征在于,將所述歷史氣象數(shù)據(jù)與歷史源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析包括,
3.如權(quán)利要求1或2所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法,其特征在于,根據(jù)所述關(guān)鍵氣象因素對所述氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分組包括,
4.如權(quán)利要求3所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法,其特征在于,輪廓系數(shù)包括,
5.如權(quán)利要求4所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法,其特征在于,根據(jù)所述源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)分組結(jié)果,構(gòu)建并訓(xùn)練每組的生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型,包括,
6.如權(quán)利要求5所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法,其特征在于,極小極大博弈估值函數(shù)包括,
7.如權(quán)利要求5所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法,其特征在于,生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型損失函數(shù)包括,
8.一種計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成的系統(tǒng),其特征在于,包括,
10.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì),其存儲有計算機(jī)可執(zhí)行指令,該計算機(jī)可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至7任意一項所述計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法,其特征在于,包括:
2.如權(quán)利要求1所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法,其特征在于,將所述歷史氣象數(shù)據(jù)與歷史源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析包括,
3.如權(quán)利要求1或2所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法,其特征在于,根據(jù)所述關(guān)鍵氣象因素對所述氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分組包括,
4.如權(quán)利要求3所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法,其特征在于,輪廓系數(shù)包括,
5.如權(quán)利要求4所述的計及氣象耦合因素的源-網(wǎng)-荷聯(lián)合場景生成方法,其特征在于,根據(jù)所述源-網(wǎng)-荷數(shù)據(jù)分組...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員:吳琛,孫鵬,崔秋實,謝一工,何燁,張海濤,黃潤,高杉雪,方斯頓,
申請(專利權(quán))人:云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司,
類型:發(fā)明
國別省市:
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