风光及负荷多场景随机生成与缩减
目录
1 主要内容
计算模型
场景生成与聚类方法应用
2 部分程序
3 程序结果
4 程序链接
1 主要内容
该程序方法复现了《融合多场景分析的交直流混合微电网多时间尺度随机优化调度策略》3.1节基于多场景技术的随机性建模部分,该部分是随机优化调度的重要组成部分,运用多场景分析技术模拟风光和交直流负荷的不确定性,随机优化算法是考虑源荷鲁棒性的重要算法,理论难度低于两阶段鲁棒,但是较确定性算法确实迈进了一大步,全文复现正在进行中,尽快发布,有需要的可以蹲一下。

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计算模型

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场景生成与聚类方法应用


场景聚类算法采用的是kmeans聚类。
2 部分程序
clc;clear all %pv超立方抽样+k-means聚类 u=0.5;d=0.33; ns=1000;%模拟数量 for i=1:24 y(:,i)=normLHS(ns,u,d); end pv=50.*[0,0,0,0,0,0.00670613838163443,0.0740392771149517,0.240411546113239,0.450742969667699,0.699735172142443,0.855341269188865,0.963572441035704,1,0.917690448475439,0.500560277957363,0.463527102400363,0.341920844346065,0.191942376214751,0.136370650849977,0,0,0,0,0]; pv_lhs=repmat(pv,ns,1).*(1+0.2.*(y-0.5));%魏斌 公式(1) data=pv_lhs;K=5; [Cv,kv]=kmeans(data,K); 。。。(省略) %生成场景总数和对应概率 kt=0; for k1=1:5for k2=1:5for k3=1:2kt=kt+1;C_res(kt,:)=[Cv(k1,:) Cw(k2,:) Cl(k3,:)];pk(kt)=kv(k1)*kw(k2)*kl(k3);%概率endend end
3 程序结果
光伏场景生成和聚类效果

风电场景生成和聚类效果

负荷场景生成和聚类效果

4 程序链接
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