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摘要:
气象因素的强随机性与强波动性直接影响新能源出力与用户用电行为.针对基于整体历史数据生成多源?荷联合场景集时难以体现特定气象下的多源?荷概率分布特性的不足,提出一种计及气象因素差异的模块化去噪变分自编码器(modular denoising variational autoencoder,MDVAE)多源?荷联合场景生成模型.首先,分析风速、辐照、负荷等与气象因素相关性,确定源?荷气象耦合特征集;在此基础上,针对历史气象数据集进行聚类,获得具有不同气象特点的聚类结果;之后,以类内所含日期中风速、辐照、负荷历史数据,构建基于数据驱动的MDVAE联合场景生成模型;最后,通过将生成的风速、辐照转化为风?光出力,构建多源?荷场景.实测数据分析表明,新方法生成场景集能体现不同气象条件下差异性,并能有效提高生成场景集与实测数据间概率分布的相似性.
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文献信息
篇名 计及复杂气象耦合特性的模块化去噪变分自编码器多源–荷联合场景生成
来源期刊 中国电机工程学报 学科 工学
关键词 联合场景生成 气象因素 聚类 数据驱动 去噪变分自编码器
年,卷(期) 2019,(10) 所属期刊栏目 智能电网
研究方向 页码范围 2924-2933
页数 10页 分类号 TM71
字数 语种 中文
DOI 10.13334/j.0258-8013.pcsee.182473
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研究主题发展历程
节点文献
联合场景生成
气象因素
聚类
数据驱动
去噪变分自编码器
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国电机工程学报
半月刊
0258-8013
11-2107/TM
大16开
北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
82-327
1964
chi
出版文献量(篇)
16022
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42
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572718
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