%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%蒙特卡罗生成场景,并用基于概率距离的快速前代消除技术进行场景削减%%%%%%%%%%%%%%%
clear;clc;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成风电场景并削减%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%风电出力预测均值E
Ww=[5.8,6.7,5.8,5.1,6.3,5,6.2,6,4.1,6,7,6.8,6.5,6.9,5,5.6,6,5.8,6.2,4.7,3.3,4.4,5.6,5];
% Ww=[0,0,0,0,0,1,2.5,4,5,5.5,5.8,5.7,5.5,5.3,5.1,5,3.8,2.5,1.2,0,0,0,0,0];
W=0.3*Ww
%取标准差为风电出力预测值E的5%-20%,这里x=E*10%
l=W*0.1;
Ws=[];
%生成一个风电场景,E+x*randn(1,24),其中randn(1,24)为生成随机数的标准正态分布
m=200; %生成m个场景
for i=1:m
s=W+l.*randn(1,24);
Ws=[Ws;s];
end
figure(1)
[ss,gg]=meshgrid(1:200,1:24 );
plot3(ss,gg,Ws,'-');
grid
xlabel('场景');
ylabel('时刻');
zlabel('风机出力值');
title('场景生成图');
% legend('负荷曲线1','负荷曲线2 ','负荷曲线3 ','负荷曲线4 ')
Ws_d=Ws; %定义削减后的场景
%场景削减
pi=1/m*ones(m,1); %蒙特卡罗生成的场景为等概率场景,建立每个场景的概率向量
%计算风电场景Ws中每对场景的几何距离x
x=zeros(m,m);
for i=1:m
for j=1:m
x(i,j)=sum(abs(Ws(i,:)-Ws(j,:)));
end
end
%计算每个场景与剩余场景的概率距离之和y
y=zeros(m,1);
for i=1:m
y(i)=1/m*sum(x(i,:));
end
k=length(y);
%不断削减场景,直到剩余5个场景
while(k>5)
d=find(y==min(y)); %选定与剩余场景的概率距离之和最小的场景
x_2=x+100*eye(k); %构造新的x,以便找出风电场景Ws中与场景d几何距离最小的场景r
r=find(x_2(d,:)==min(x_2(d,:)));
pi(r)=pi(r)+pi(d); %将d场景的概率加到r场景上
%在风电场景中删除d场景
pi(d)=[];
Ws_d(d,:)=[];
x(d,:)=[];
x(:,d)=[];
y(d)=[];
k=length(y);
end
figure(2)
[ss,gg]=meshgrid(1:5,1:24 );
plot3(ss,gg,Ws_d,'-');
grid
xlabel('场景');
ylabel('时刻');
zlabel('风机出力值');
title('场景削减图');
wssa=pi'*Ws_d;
figure(3)
plot(wssa,'-*');
xlabel('时刻');
ylabel('风机出力');
title('等效风机出力图');
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016号资源-程序:论文可参考《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法
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2024-01-05
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该资源详细解读可关注博主免费专栏《论文与完整程序》016号博文 随着大量利用可再生能源发电的分布式电源的出现,微网和虚拟电厂成为有效解决分布式电源并网的两种主要方法。采用场景抽样生成与缩减技术处理风电和光伏发电出力的不确定性,形成含概率信息的经典场景,在此基础上,根据合作博弈理论,建立了基于场景分析的虚拟电厂单独调度、与配电公司联合调度模型,分析了含风光水的虚拟电厂与配电公司的合作空间以及利益公平分配问题。算例采用某风光水分布式电源示范工程和迪庆藏族自治州电网实际数据进行分析,结果表明风光发电出力的预测精度、配电负荷曲线、备用价格等因素直接影响了虚拟电厂和配电网的合作空间和利益分配方案,并为分析分布式电源对配电网影响、虚拟电厂和配电公司合作谈判、优化虚拟电厂各类电源容量配置等提供了定量的依据。
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基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法
44、基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法
程序
mengtekaluo.m 946B
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