基于典型源荷耦合模式的中长期时序场景生成
黄津钜1，赵鹏飞1，周航1，徐新智2，高艺2，孙英云1 *
（1. 华北电力大学电气与电子工程学院；2.全球能源互联网发展合作组织）
本文发表在《全球能源互联网》2024年第3期“双碳”目标下的新型电力系统规划与运行专题上，欢迎点击品读。受国家重点研发计划（2023YFB2405900）资助。
文章导读
未来高比例可再生能源电力系统中气象因素对源荷功率的影响将会逐步增强，将成为中长期期源荷时序场景建模问题的研究重点。现有研究中大多数方法在构建源荷时序场景时缺少对气象、源、荷三者耦合关系的考虑，且较少从中长期尺度分析源荷时序场景。本文依据气象条件将历史源荷数据对应匹配成定义的典型源荷耦合模式，采用生成式网络生成典型风光场景，用聚类方法得到典型负荷场景，并按照典型源荷耦合模式进行匹配，得到典型源荷耦合场景。
文章亮点
01
根据气象距离将相同气象模式下的源荷聚合成典型源荷耦合模式，增强了最终所生成的典型源荷场景的耦合特性，提高了场景在气象方面的可解释性；
02
依据气象条件将历史源荷数据对应匹配成典型源荷耦合模式，以减少源荷数据匹配样本少对所生成场景质量的影响；
03
以日本地区源荷场景作为算例，对不同源荷耦合模式的场景在气象方面的可解释性进行分析对比。
主要内容
在同一气象环境下，不同的气象要素之间相互影响，形成一定的耦合关联，导致源荷功率在气象的影响下存在耦合关系。不同气象要素特征的组合形成一种综合的气象情况，同时源荷功率表征出与气象情况对应的波动特征，形成一种规律模式。
⬆ 图 1 典型源荷耦合模式原理图
风力发电、光伏发电、负荷分别按风速、地表辐射度、温度这3种气象要素对源荷进行聚类。采用主成分分析法对各簇的气象数据均值进行降维，利用欧式距离计算各簇降维后气象模式之间的距离，将所有气象模式间的气象距离归一化，按照匹配原则聚合成多种源荷耦合模式。
⬆ 图2 气象距离矩阵
考虑到源的样本量较多，足以通过生成式网络提取特征、泛化场景，而荷的样本量过少，难以通过网络学到特征，为保证典型场景的代表性，对源采用场景生成方法泛化得到典型场景。各季的典型风光场景根据DTW计算得到的距离值匹配到对应的典型源荷耦合模式。
⬆ 图3 GAN网络结构图
算例分析采用2000至2020年的日本历史风光出力和气象数据，以及日本地区2017至2020年的历史负荷数据。从多个聚类簇中挑选4个簇作为分析对象。
⬆ 表1 聚类簇各气象每日平均值占比统计
⬆ 图4 四簇的各气象要素展示图
（a）风光簇9与负荷簇1的夏季典型源荷场景
（b）风光簇10与负荷簇2的夏季典型源荷场景
⬆ 图 5 日本夏季典型源荷耦合场景
算例表明，2种源荷耦合场景与各自对应的气象情况相符，本文方法能够匹配同一气象情况的源荷，生成对应气象情况的源荷耦合场景。气象距离能将相同气象模式下的源荷聚合成典型源荷耦合模式，增强了最终所生成的典型源荷场景的耦合特性，提高了场景在气象方面的可解释性。
本文引文信息
黄津钜,赵鹏飞,周航,等.基于典型源荷耦合模式的中长期时序场景生成[J].全球能源互联网, 2024, 7(3): 271-282.
HUANG Jinju, ZHAO Pengfei, HANG Zhou, et al. Medium- and Long-term Time-series Scenarios Generation Based on Typical Source-load Coupling Modes [J]. Journal of Global Energy Interconnection, 2024, 3(7): 271-282 (in Chinese).
作者简介
黄津钜
硕士研究生
研究方向为人工智能在电力系统中的应用，E-mail：1244470602@qq.com。
孙英云
教授
研究方向为新型电力系统规划、调度和运行，人工智能在能源互联网中的应用。通信作者，E-mail：sunyy@ncepu.edu.cn。
研究团队
华北电力大学是教育部直属全国重点大学，是以能源电力学科为特色的国家“211工程”和“985工程优势学科平台”重点建设大学。现有中国工程院院士2人，双聘院士10人，其他各类高层次人才百余名，有多支高水平研究团队，在国内外有较大影响的科研成果。
孙英云教授课题组致力于新型电力系统规划、调度和运行，电力市场，人工智能在能源互联网中的应用等领域的研究。发表SCI/EI检索论文100余篇，主持国家自然科学基金2项、承担国家重点研发计划课题4项等。
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编辑：张宇
审核：周舟
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