电网技术

2021, v.45;No.450(05) 1742-1751

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基于深度卷积生成对抗网络场景生成的间歇式分布式电源优化配置
Optimal Allocation of Intermittent Distributed Generation Based on Deep Convolutions Generative Adversarial Network in Scenario Generation

顾洁;刘书琪;胡玉;孟璐;

摘要(Abstract):

风电和光伏等间歇性分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中接入比例不断提高,对配电网规划影响显著,需对其出力的不确定性进行建模,以提升含DG的配电网规划的效益与实用性。建立了考虑出力不确定性的DG双层优化配置模型。通过改进的条件深度卷积生成对抗网络模型对DG出力的不确定性进行建模,并在模型中加入月份标签信息以生成面向规划的风光联合出力场景;基于高斯混合模型确定月份标签对应的风光出力的上下限,从而刻画DG出力的不确定性范围。最后,考虑DG出力的运行边界,建立了社会综合成本最小化的DG双层优化配置模型。IEEE 33节点算例验证表明,提出的DG优化配置方案能够提升DG的接入容量,有效降低社会综合成本,提高配电网运行的经济性。

关键词(KeyWords): 不确定性;场景生成;条件深度卷积生成对抗网络;高斯混合模型;双层优化配置

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家重点基础研究计划支持项目(2016YFB0900100):“高比例可再生能源并网的电力系统规划与运行基础理论”;; 上海市科委重大项目(18DZ1100303):“典型用户精细化能耗建模与合同管理应用关键技术研究”~~

作者(Author): 顾洁;刘书琪;胡玉;孟璐;

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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2020.0238a

参考文献(References):

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