基于去噪扩散概率模型的水⁃光互补系统随机场景生成方法

杨震; 杨晶显; 王凯; 李玉梅; 刘俊勇; 张帅

doi:10.7500/AEPS20231207004

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基于去噪扩散概率模型的水⁃光互补系统随机场景生成方法

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于去噪扩散概率模型的水⁃光互补系统随机场景生成方法
- Stochastic Scenario Generation Method Based on Denoising Diffusion Probabilistic Model for Hydro-Photovoltaic Complementary System
- 电力系统自动化 2024年48卷第19期页码：171-180
- 作者机构：
  
  1.西北民族大学电气工程学院，甘肃省兰州市 730030
  2.西北民族大学双碳创新技术研究院，甘肃省兰州市 730030
  3.四川大学电气工程学院，四川省成都市 610065
  4.国网四川省电力公司，四川省成都市 610041
- 作者简介：
  
  杨震(2000—)，男，硕士，主要研究方向：电力系统数据挖掘与分析。E-mail：18339586722@163.com
  杨晶显(1984—)，女，通信作者，硕士生导师，主要研究方向：电力系统数据挖掘与分析、电网运行与规划。E-mail：yangjxian12@163.com
  王凯(1981—)，男，硕士，讲师，主要研究方向：逆变器并网控制技术与电能质量。E-mail：wangkai@xbmu.edu.cn
- 基金信息：
  
  中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(31920230021);甘肃省自然科学基金资助项目(24JRRA995);甘肃省高校青年博士支持资助项目(2024QB-006)
- DOI：10.7500/AEPS20231207004
  中图分类号：
- 收稿：2023-12-07，
  
  修回：2024-03-11，
  
  网络出版：2024-09-06，
  
  纸质出版：2024-10-10
- 稿件说明：
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杨震,杨晶显,王凯等.基于去噪扩散概率模型的水⁃光互补系统随机场景生成方法[J].电力系统自动化,2024,48(19):171-180.

YANG Zhen,YANG Jingxian,WANG Kai,et al.Stochastic Scenario Generation Method Based on Denoising Diffusion Probabilistic Model for Hydro-Photovoltaic Complementary System[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(19):171-180.
杨震,杨晶显,王凯等.基于去噪扩散概率模型的水⁃光互补系统随机场景生成方法[J].电力系统自动化,2024,48(19):171-180. DOI： 10.7500/AEPS20231207004.

YANG Zhen,YANG Jingxian,WANG Kai,et al.Stochastic Scenario Generation Method Based on Denoising Diffusion Probabilistic Model for Hydro-Photovoltaic Complementary System[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(19):171-180. DOI： 10.7500/AEPS20231207004.

摘要

随着水-光互补系统应用越来越广泛，准确地描述水-光出力的不确定性对电网的运行和规划具有重要影响。现有多源融合特性建模方法不仅存在考虑可再生能源出力时空相关性不充分的问题，而且在实际复杂应用环境下要进行先验假设，进而导致生成质量降低。基于此，文中提出了基于去噪扩散概率模型的水-光互补系统随机场景生成方法。首先，将结合欧氏距离和L2正则化的损失函数作为衡量生成噪声与原始噪声分布差异的标准，并设计适应水-光-荷随机场景生成的UNet网络结构；然后，通过对前向过程不断加噪和逆向过程不断去噪训练，捕捉水-光-荷多维变量相关性变化及波动特征，拟合其概率分布规律；最后，对多源数据协同建模，高效生成水-光互补系统随机场景。文中算例基于某地区电网实际采集数据进行测试，通过综合评估指标验证了所提方法的有效性。

Abstract

With the wide application of hydro-photovoltaic (PV) complementary system

accurately describing the uncertainty of the hydro-PV output is of significance for the operation and planning of the power grid. The existing multi-source fusion characteristic modeling methods not only have the problem of insufficient consideration of the spatio-temporal correlation of renewable energy output

but also need to make prior assumptions in the practical complex application environment

which leads to the reduction of the generation quality. Based on this

a stochastic scenario generation method based on denoising diffusion probabilistic model (DDPM) for hydro-PV complementary system is proposed. Firstly

the difference between the generated noise and the original noise distribution is measured by combining Euclianian distance and L2 regularization loss function

and the UNet network structure suitable for the hydro-PV-load stochastic scenario generation is designed. Then

by continuously adding noise to the forward process and denoising training during the backward process

the changes of the correlation and the fluctuation characteristics of hydro-PV-load multi-dimensional variables are captured

and their probability distribution is fitted. Finally

the collaborative modeling of multi-source data is carried out to efficiently generate the hyrdo-PV-load stochastic scenario. A case is used to test the actual data collected from a regional power grid

and the effectiveness of the proposed method is verified by comprehensive evaluation indices.

关键词

Keywords

references

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