基于深度时间聚类的微电网典型场景生成方法

庄颖睿; 程林; 齐宁; 陈卫东; 吴晓锐; 姚知洋

doi:10.7500/AEPS20230323001

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基于深度时间聚类的微电网典型场景生成方法

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于深度时间聚类的微电网典型场景生成方法
- Typical Scenario Generation Algorithm for Microgrid Based on Deep Temporal Clustering
- 电力系统自动化 2023年47卷第20期页码：95-103
- 作者机构：
  
  1.清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市 100084
  2.广西电网有限责任公司电力科学研究院,广西壮族自治区南宁市 530023
- 作者简介：
  
  庄颖睿(1999—)，男，博士研究生，主要研究方向：配电网规划与运行、配电网大数据应用等。E-mail：zyr21@mails.tsinghua.edu.cn
  程林(1973—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统可靠性分析、配电网规划、储能运维与管控。E-mail：chenglin@mail.tsinghua.edu.cn
  齐宁(1996—)，男，通信作者，博士，助理研究员，主要研究方向：配用电系统规划与运行、广义储能、配用电大数据分析等。E-mail：qning@mail.tsinghua.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52037006);广西电网公司科技项目资助(GXKJXM220222038);中国博士后科学基金资助项目(2023TQ0169)
- DOI：10.7500/AEPS20230323001
  中图分类号：
- 收稿：2023-03-23，
  
  修回：2023-07-26，
  
  网络出版：2023-09-01，
  
  纸质出版：2023-10-25
- 稿件说明：
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庄颖睿,程林,齐宁等.基于深度时间聚类的微电网典型场景生成方法[J].电力系统自动化,2023,47(20):95-103.

ZHUANG Yingrui,CHENG Lin,QI Ning,et al.Typical Scenario Generation Algorithm for Microgrid Based on Deep Temporal Clustering[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(20):95-103.
庄颖睿,程林,齐宁等.基于深度时间聚类的微电网典型场景生成方法[J].电力系统自动化,2023,47(20):95-103. DOI： 10.7500/AEPS20230323001.

ZHUANG Yingrui,CHENG Lin,QI Ning,et al.Typical Scenario Generation Algorithm for Microgrid Based on Deep Temporal Clustering[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(20):95-103. DOI： 10.7500/AEPS20230323001.

摘要

典型运行场景提取对制定有效的日前运行策略具有重要意义。微电网中，可再生能源和新型负荷的强不确定性使得微电网的运行场景具有复杂时序特征。传统的场景聚类分析方法缺乏对时序特征的考虑，难以得到有效可信的典型运行场景。为此，文中提出一种基于深度时间聚类的微电网典型运行场景生成方法。首先，基于受路径约束的动态时间规整算法，量度时间序列的形态相似性；其次，设计了一种组合卷积神经网络和双向长短期记忆网络的时序自动编码器结构，提取复杂时序运行场景中的深层次特征并实现数据降维；然后，联合优化时序特征提取与时序聚类，得到有效、可信的典型运行场景；最后，提出考虑时间序列形态相似性的时间轮廓系数以及日内实际场景的运行成本作为聚类有效性评估指标。基于澳大利亚居民微电网的实际算例结果表明，与传统的场景聚类方法相比，所提方法具有更强的复杂时序特征挖掘能力，能够得到更具代表性的典型运行场景。

Abstract

Typical operation scenario extraction is of great significance for formulating effective day-ahead operation strategies. The strong uncertainty of renewable energies and new loads in microgrids brings complex temporal characteristics to the operation of microgrids. Traditional scenario clustering analysis methods lack the consideration of temporal characteristics

which are insufficient to obtain effective and reliable typical operation scenarios. Therefore

this paper proposes a typical operation scenario generation algorithm for microgrid based on deep temporal clustering. Firstly

the path-constrained dynamic time warping algorithm is used to measure the morphological similarity of time series. Secondly

a temporal auto encoder with combined convolutional neural network and bi-directional long short-term memory network is designed to extract deep features in the complex temporal operation scenarios and realize data dimensionality reduction. Thirdly

the temporal feature extraction and temporal clustering are simultaneously optimized to obtain effective and reliable typical operation scenarios. Finally

the temporal silhouette coefficient considering the morphological similarity of time series and the operation cost of actual intra-day scenarios are proposed as the clustering validity evaluation indices. Experimental results based on an Australian residential microgrid show that the proposed method outperforms other traditional scenario clustering methods with respect to complex temporal feature extraction

and also the typical scenarios are more representative.

关键词

Keywords

references

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