在电力市场中可以用来描述不确定性用场景分析法 关键词风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 参考文档《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分 仿真平台MATLAB平台 主要内容代码主要做的是风电、光伏以及电价场景不确定性模拟首先由一组确定性的方案生成50种光伏场景为了避免大规模光伏场景造成的计算困难问题采用基于概率距离快速削减算法的场景削减法将场景削减至5个运行后直接给出削减后的场景以及生成的场景并给出相应的概率可移植以及可应用性非常强在电力市场这个复杂的大环境里不确定性无处不在尤其是在风光发电领域。今天就来和大家聊聊如何运用场景分析法描述这种不确定性主要涉及风光场景生成、场景削减特别是概率距离削减法以及蒙特卡洛法并且会在 MATLAB 平台上进行相关实践。风电、光伏以及电价场景不确定性模拟首先我们要面对的是如何模拟风电、光伏以及电价场景的不确定性。代码一开始会基于一组确定性的方案去生成光伏场景。就像下面这段 MATLAB 代码% 假设已经有一组确定性方案 stored_scheme % 生成50种光伏场景 num_scenarios 50; pv_scenarios zeros(num_scenarios, some_dimension); % some_dimension 根据实际场景维度确定 for i 1:num_scenarios % 这里可以根据具体的不确定性因素如光照强度、温度等的变化模型来生成每个场景的数据 % 例如简单模拟光照强度变化影响光伏输出 light_intensity randn() * some_std some_mean; pv_scenarios(i, :) calculate_pv_output(light_intensity, stored_scheme); end这段代码首先定义了要生成的光伏场景数量为 50 个。然后通过循环每次基于不同的不确定性因素这里简单假设为光照强度的随机变化调用calculatepvoutput函数来生成每个场景下的光伏输出数据存储在pv_scenarios矩阵中。场景削减之基于概率距离快速削减算法但是大规模的光伏场景虽然能更全面地反映不确定性却会给计算带来巨大困难。这时候就需要用到场景削减法了。这里我们采用基于概率距离快速削减算法的场景削减法将 50 种场景削减至 5 个。% 概率距离削减法进行场景削减 reduced_num 5; [reduced_scenarios, probabilities] probability_distance_reduction(pv_scenarios, reduced_num);在这段代码中probabilitydistancereduction函数就是实现基于概率距离快速削减算法的关键。它接收生成的光伏场景矩阵pvscenarios以及想要削减到的场景数量reducednum作为参数。运行这个函数后会返回削减后的场景矩阵reduced_scenarios以及每个削减后场景对应的概率probabilities。运行结果与可移植性、可应用性当我们运行完整的代码后就可以直接得到削减后的场景以及生成的场景并能看到相应的概率。% 显示生成的场景 disp(生成的50种光伏场景); disp(pv_scenarios); % 显示削减后的场景及概率 disp(削减后的5种光伏场景); disp(reduced_scenarios); disp(对应的概率); disp(probabilities);这种方法的可移植性和可应用性非常强。在不同的电力系统环境下只要按照实际的物理模型和数据特点适当调整生成场景时不确定性因素的模拟方式以及概率距离削减算法中的一些参数设置就可以快速应用到新的项目中。无论是小型分布式发电系统还是大型的区域电网都能借助这套方法有效处理风光场景的不确定性为电力调度等决策提供有力支持。在电力市场中可以用来描述不确定性用场景分析法 关键词风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 参考文档《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分 仿真平台MATLAB平台 主要内容代码主要做的是风电、光伏以及电价场景不确定性模拟首先由一组确定性的方案生成50种光伏场景为了避免大规模光伏场景造成的计算困难问题采用基于概率距离快速削减算法的场景削减法将场景削减至5个运行后直接给出削减后的场景以及生成的场景并给出相应的概率可移植以及可应用性非常强总的来说通过在 MATLAB 平台上实现风光场景生成与基于概率距离削减法的场景削减我们能更好地应对电力市场中风光发电的不确定性这对于提升电力系统运行效率和稳定性有着重要意义。大家不妨也动手试试说不定能在自己的项目中发现更多有趣的应用呢