【电力系统】基于概率距离削减法、蒙特卡洛削减法的风光场景不确定性削减附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在新能源渗透率不断提升的现代电力系统中,风能和太阳能的随机性、波动性给电网规划、调度与运行带来了巨大挑战。风光场景的不确定性主要源于气象条件的不可预测性,表现为风速、光照强度的随机变化,进而导致风光出力的剧烈波动。为了准确评估电力系统的安全性、经济性和可靠性,需要生成大量的风光场景以覆盖各种可能的出力情况,但过多的场景会增加计算复杂度,降低决策效率。因此,场景不确定性削减成为关键环节 —— 在保留场景代表性的前提下,减少场景数量,为电力系统优化决策提供高效、可靠的输入。本文将重点探讨概率距离削减法和蒙特卡洛削减法在风光场景不确定性削减中的应用,分析两种方法的原理、实施步骤及适用场景。

一、风光场景不确定性的产生与影响

1.1 风光出力的不确定性来源

  • 风能不确定性:风速受地形、季节、昼夜等因素影响,呈现出显著的随机性和间歇性。风机出力与风速的三次方近似相关,微小的风速波动可能导致出力的大幅变化;此外,风机的启动风速、额定风速和切出风速限制,进一步加剧了出力的非线性波动。
  • 太阳能不确定性:光照强度受云层移动、大气散射、地理位置等因素影响,具有强烈的瞬时变化特性(如云层遮挡导致的 “骤升骤降”)。光伏组件的出力与光照强度近似线性相关,但其转换效率还受温度、阴影等因素干扰,增加了不确定性。

这些不确定性使得风光出力难以精确预测,需通过生成大量场景来描述其概率分布特性(如 Weibull 分布描述风速,Beta 分布描述光照强度)。

1.2 场景削减的核心目标

风光场景生成通常采用统计方法(如基于历史数据的抽样、时序模型预测),生成的初始场景数量可能多达数百甚至数千个。场景削减的核心目标是:

  • 减少计算量:在电力系统优化问题(如机组组合、经济调度)中,场景数量与计算复杂度呈正相关,削减场景可显著提升求解效率。
  • 保留代表性:削减后的场景需尽可能保留初始场景的概率分布特征(如均值、方差、极端值概率),确保基于削减场景的决策结果与基于全场景的结果一致。
  • 平衡精度与效率:在场景数量与代表性之间找到最优平衡点,避免过度削减导致信息丢失,或场景过多导致计算冗余。

二、概率距离削减法:基于距离度量的场景筛选

概率距离削减法通过定义场景间的 “距离” 量化场景差异,保留与其他场景差异最大的代表性场景,从而实现不确定性削减。其核心思想是:场景距离越大,代表场景的差异性越强;优先保留距离总和最大的场景,删除可被其他场景 “替代” 的相似场景。

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