面向新能源消纳能力评估的年负荷序列建模及场景生成方法

曲凯; 李湃; 黄越辉; 司刚全

doi:10.7500/AEPS20200201002

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面向新能源消纳能力评估的年负荷序列建模及场景生成方法

新能源电力系统预测技术及其应用 | 更新时间：2025-06-16

- 面向新能源消纳能力评估的年负荷序列建模及场景生成方法
- Modeling and Scenario Generation Method of Annual Load Series for Evaluation of Renewable Energy Accommodation Capacity
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第1期页码：123-131
- 作者机构：
  
  1.西安交通大学电气工程学院，陕西省西安市 710049
  2.新能源与储能运行控制国家重点实验室（中国电力科学研究院有限公司），北京市 100192
- 作者简介：
  
  曲凯(1994—)，男，博士研究生，主要研究方向：新能源发电并网及调度运行技术、新能源时序数据建模。E-mail：qukaihenshuai@stu.xjtu.edu.cn
  李湃(1988—)，男，通信作者，博士，高级工程师，主要研究方向：新能源发电并网及调度运行技术。E-mail：lipai@epri.sgcc.com.cn
  黄越辉(1979—)，女，博士，教授级高级工程师，主要研究方向：新能源发电并网及调度运行技术。E-mail：huangyh@epri.sgcc.com.cn
- 基金信息：
  
  国家电网公司科技项目(4000-201955194A-0-0-00)
- DOI：10.7500/AEPS20200201002
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-02-01，
  
  修回日期：2020-06-27，
  
  网络出版日期：2020-11-30，
  
  纸质出版日期：2021-01-10
- 稿件说明：
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曲凯,李湃,黄越辉等.面向新能源消纳能力评估的年负荷序列建模及场景生成方法[J].电力系统自动化,2021,45(1):123-131.

QU Kai,LI Pai,HUANG Yuehui,et al.Modeling and Scenario Generation Method of Annual Load Series for Evaluation of Renewable Energy Accommodation Capacity[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(1):123-131.
曲凯,李湃,黄越辉等.面向新能源消纳能力评估的年负荷序列建模及场景生成方法[J].电力系统自动化,2021,45(1):123-131. DOI： 10.7500/AEPS20200201002.

QU Kai,LI Pai,HUANG Yuehui,et al.Modeling and Scenario Generation Method of Annual Load Series for Evaluation of Renewable Energy Accommodation Capacity[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(1):123-131. DOI： 10.7500/AEPS20200201002.

摘要

全年负荷序列是开展中国省级电网新能源消纳能力评估的基础，文中提出了基于聚类分析和马尔可夫链技术的年负荷序列建模和场景生成方法。首先，通过自组织映射对历史负荷数据进行典型日聚类分析，并采用离散马尔可夫链描述不同典型日之间的状态转移特性。针对每类典型日，采用核密度估计和

-Copula函数构建日负荷特性指标的联合概率分布模型。然后，通过马尔可夫链蒙特卡洛随机抽样生成每日的典型日状态和日负荷特性指标。最后，通过构建日负荷序列优化模型，实现每日负荷序列的优化重构，直至生成全年负荷序列场景。算例基于中国某省级电网全年负荷数据进行测试，并利用所生成的负荷序列场景开展未来年度新能源消纳能力的评估，结果验证了所提方法的有效性及实用性。

Abstract

Annual load series is the basis of evaluation of renewable energy accommodation capacity in provincial power grid of China. In this paper

modeling and scenario generation methods of annual load series are proposed based on the cluster analysis and Markov chain technology. First

the self-organizing map technology is used on the historical load data for cluster analysis of typical days

and the discrete Markov chain is adopted to describe the state transition characteristics between different typical days. For each type of typical days

the kernel density estimation and

-Copula function are utilized to construct the joint probability distribution model of daily load characteristics. Then

the indices of the typical daily states and daily load characteristics are generated by Markov chain and Monte Carlo random sampling. Finally

through the construction of optimization model for daily load series

the optimization reconstruction of daily load series is realized until the annual load series scenario is generated. The case studies are conducted based on annual load data of a provincial power grid in China. The scenarios of load series generated by the proposed method are also used to evaluate renewable energy accommodation in the next year. The testing results verify the effectiveness and practicality of the proposed method.

关键词

Keywords

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