【摘 要】
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全球经济的快速发展导致能源需求不断增加,传统能源日趋枯竭,可再生能源具有环境友好、无污染、经济效益高等特点。全球致力于开发可再生能源,我国也提出了“2030年碳达峰,2060年碳中和”的奋斗目标,进一步推动了我国的能源革命。能源互联网融合大量分布式可再生能源发电,减少了一次能源的使用,可实现即发即用,具有很好的应用前景。但随着高渗透率可再生能源的接入,其随机性、波动性、间歇性给能源互联网的安全稳定
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2020YFB0905900）:电力物联网智能应用技术研究； 国家自然科学基金面上项目（51777065）:考虑电动汽车用户行为决策的电力-交通网络协同优化研究；
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全球经济的快速发展导致能源需求不断增加,传统能源日趋枯竭,可再生能源具有环境友好、无污染、经济效益高等特点。全球致力于开发可再生能源,我国也提出了“2030年碳达峰,2060年碳中和”的奋斗目标,进一步推动了我国的能源革命。能源互联网融合大量分布式可再生能源发电,减少了一次能源的使用,可实现即发即用,具有很好的应用前景。但随着高渗透率可再生能源的接入,其随机性、波动性、间歇性给能源互联网的安全稳定运行带来了巨大挑战。随着智慧交通的建设以及储能等灵活性资源的应用,能源互联网中负荷的不确定性也不断增强。如何应对能源互联网中的源-荷不确定性,建立相应的概率模型形成可用于随机优化的源-荷典型场景是本文研究的主要问题。本文引入场景分析法对能源互联网中的源-荷不确定性进行概率化描述并抽样形成源-荷初始场景集,通过有限个离散场景来近似描述能源互联网中源-荷不确定性,场景分析法包括场景生成和场景约简两部分。在建立能源互联网中源-荷不确定性概率模型之前对可再生能源出力和负荷变化特性进行了分析,能源互联网中源-荷场景存在日内特性和季节特性,具有很强的不确定性和相关性。场景生成建立能源互联网中源-荷不确定性的概率模型并通过抽样形成源-荷初始场景集。本文结合基于深度学习的生成模型VAE和CGAN的优点,提出了基于DVAE-CGAN的源-荷场景生成方法。算例使用源-荷历史数据作为训练样本输入DVAE-CGAN生成模型中生成源-荷日前场景,通过自相关系数、偏自相关系数、功率区间宽度、覆盖率评价指标,验证了 DVAE-CGAN场景生成模型的有效性和准确性。场景约简通过剔除源-荷初始场景集中冗余场景形成源-荷典型场景集。本文基于Sinkhorn距离建立了场景约简数学模型,提出了场景约简求解方法,分为最优场景集的确定和最佳场景数的判定两部分,并将提出的Sinkhorn Scenario Reduction法与经典场景约简方法进行对比分析,结果表明本文所提场景约简方法与传统方法相比,能够有效求解大规模场景约简问题,适用性更广。本文针对能源互联网中的源-荷不确定性展开了具体的研究,提出了基于DVAE-CGAN的源-荷场景生成方法以及基于Sinkhorn距离的场景约简方法,生成了可用于能源互联网随机优化问题中的源-荷典型场景。
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