考虑多风电场出力相关性的电力系统随机优化调度是电力系统中的一种优化调度方法，旨在解决风电场出力不确定性的问题。该方法借助Gumbe1．Copula 函数构建多风电场出力的联合概率分布，并使用抽样平均近似（SAA）法处理机会约束条件，将随机优化问题转换为可计算的确定性非线性规划问题。使用粒子群优化（PSO）算法进行求解。
知识点：
1. 风电场出力不确定性：风电场出力的不确定性是指风电场出力不能准确预测的特征，这种不确定性来自风速的间歇性和随机性。
2. 多风电场出力相关性：多风电场出力之间存在相互影响和相关性，这种相关性来自风速的相关性和风电场出力之间的相互影响。
3. Gumbe1．Copula 函数：Gumbe1．Copula 函数是一种用于构建多风电场出力的联合概率分布的函数，该函数可以描述多风电场出力之间的相关性。
4. 抽样平均近似（SAA）法：抽样平均近似（SAA）法是一种用于处理机会约束条件的方法，该方法可以将随机优化问题转换为可计算的确定性非线性规划问题。
5. 粒子群优化（PSO）算法：粒子群优化（PSO）算法是一种用于求解随机优化问题的算法，该算法可以快速地求解大规模优化问题。
6. 电力系统随机优化调度：电力系统随机优化调度是一种电力系统优化调度方法，旨在解决电力系统中的随机性和不确定性问题。
7. 风电场出力概率分布：风电场出力概率分布是指风电场出力的概率分布特征，该分布具有不对称和厚尾特性。
8. Copula 函数：Copula 函数是一种用于构建多随机变量之间的联合概率分布的函数，该函数可以描述多随机变量之间的相关性。
9. 电力系统不确定因素：电力系统不确定因素是指电力系统中的随机性和不确定性因素，包括风速、风电场出力、气温等。
10. 智能电网：智能电网是指一种具有自愈、自适应和自优化能力的电力系统，该系统可以实时监控和调整电力系统的运行状态。
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