[发明专利]一种基于多场景模型的光伏电站典型场景生成方法

权利要求书

1.一种基于多场景模型的光伏电站典型场景生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取配电网络下多个光伏电站出力的历史数据，并进行数据预处理，形成由个光伏电站的历史出力数据组成的多维数据集；

对多维数据集通过基于局部密度中心的聚类方法进行聚类，将所有数据点分为多个场景；

对多维数据集进行基于局部密度中心的聚类的具体步骤如下：

步骤1、对每个出力样本点x_i，定义每个样本点的局部密度函数ρ_i：

其中：

x_i表示同一时刻下所有光伏电站的出力，d_c为截断距离，d_ij为两个样本点之间的距离；

步骤2、定义每个样本点的距离偏量δ_i：

步骤3、确定聚类中心；

确定聚类中心的方法为：

建立指标ρ_i×δ_i，并设定指标阈值，判定指标大于设定的阈值的样本点为一个聚类中心；

步骤4、对其余样本点进行归类；

对其余样本点归类的方法为：

对样本点按ρ_i降序排列，对于x_i，找到ρ_i比它大的点中和它距离d_ij最近的那个点x_j，把x_j的类别赋给x_i，从而形成了多个场景；

步骤5、剔除离群点；

剔除离群点的方法为：

对每一个场景中的所有数据点，分为核心点和离群点；

确定每个类的边界区域，计算跨类点对x_i和x_j的平均局部密度其中x_i为本类内部的点，x_j为本类外部的点；

取一个类的所有存在的跨类点对的平均局部密度的最大值作为该类的平均局部密度上界；

对所有样本点进行一次标记，如果一个样本点的局部密度小于它所在类别的平均局部密度上界，则被标记为离群点，否则标记为核心点；

剔除离群点；

按照聚类生成的多个场景分别建模；使用核密度估计方法，按场景获取各光伏电站的边缘概率密度函数，对每个场景的边缘概率密度函数，构建各种形式的理论Copula函数，使用极大似然估计法对各Copula形式的参数进行估计，使用欧式距离法选择出最优Copula函数进行建模；

利用拉丁超立方采样方法对每个场景下的最优Copula函数抽样，生成光伏出力典型样本，对生成的样本进行蒙特卡洛概率潮流计算，从而对配电网电压质量进行分析；

使用拉丁超立方采样法对每个场景下的最优Copula函数抽样时，每一场景下的采样数量，根据各场景发生概率按比例确定。