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论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html
这篇文章的标题涵盖了以下几个关键方面 流域水风光多能互补系统 文章讨论的主题涉及一个综合利用水、风和光能资源的系统这可能是一种可再生能源系统。这种系统可能包括水力发电、风能发电和光伏发电等多个能源形式以实现更可靠和可持续的能源供应。 时空相关性 这指的是考虑到时间和空间方面的关联性。在能源系统中时空相关性可能涉及到能源产生的季节性、日变化等时间相关性以及不同地点之间的能源产生差异即空间相关性。 高维不确定性场景生成方法 文章的重点是在面对高维不确定性的情况下提出一种场景生成方法。高维不确定性可能源自于多种因素如气象条件、市场变动等。场景生成方法用于模拟这些不确定性的情境以便更好地理解系统行为和做出相应的决策。
因此整个标题的含义是这篇文章致力于提出一种方法用于在流域水风光多能互补系统中考虑到时空相关性的情况下生成适应高维不确定性场景的模拟方法。这可能有助于优化多能互补系统的设计、规划和运营提高能源系统的鲁棒性和可靠性。
摘要受到变量维度高、时空随机关联等复杂因素影响如何生成年周期的径流、风电光伏出力耦合场景序列是西南流域水风光一体化多能互补规划和长期调度面临的关键难题。该文提出一种考虑时空相关性的流域水风光高维耦合不确定性场景生成方法。以基于多年长序列历史数据为输入首先构建基于季节性马尔科夫链的时序相关性模型分别捕捉径流、风光发电能力年内逐月时序状态转移特征其次构建基于混合Copula函数连接的C藤水风光空间相关性模型表征流域内水风光异质能源的空间相关特性以时空相关性建模结果为基础结合蒙特卡洛抽样提出水风光多能互补系统高维耦合场景集生成方法。最后以我国金沙江下游梯级电站以及金沙江下游区域内风光电站为应用实例对比验证了所提方法的有效性。
这段摘要讨论了一项针对西南流域水风光一体化多能互补规划和长期调度中的关键难题的研究。主要内容如下 问题描述 提到了西南流域水风光一体化多能互补系统在规划和调度过程中面临的挑战其中之一是生成年周期的径流、风电和光伏出力的耦合场景序列。 方法提出 作者提出了一种新的方法来解决这一问题即考虑时空相关性的场景生成方法。这个方法首先利用多年长序列历史数据作为输入构建了基于季节性马尔科夫链的时序相关性模型。这个模型被用来捕捉径流、风电和光伏发电能力在年内逐月的时序状态转移特征。其次作者构建了基于混合Copula函数连接的C藤水风光空间相关性模型以表征流域内水、风、光这些异质能源的空间相关特性。最后结合蒙特卡洛抽样技术基于时空相关性建模结果提出了水风光多能互补系统高维耦合场景集的生成方法。 应用实例 文章最后通过以中国金沙江下游梯级电站和该区域内风光电站为案例对提出的方法进行了对比验证证明了该方法的有效性。
综合来看这项研究提出了一种新颖的方法来解决水风光多能互补系统中的关键问题通过考虑时空相关性能够更准确地生成高维耦合场景集为系统规划和调度提供了有力支持。
关键词 多能互补系统;时空相关性;场景生成;马尔科夫链;Copula函数;
关键词解读 多能互补系统 这指的是一种能源系统其中多种能源形式相互补充和整合以提高系统的稳定性、可靠性和效率。在这个背景下可能包括水能、风能和太阳能等多种可再生能源形式。 时空相关性 指的是时间和空间之间的关联或相关性。在这个文本中可能指的是在一个区域内不同时间点和不同空间点之间的能源生产和消耗之间的关联关系。 场景生成 这指的是根据一定的模型和算法生成符合特定条件或模式的数据集合。在这里特指生成水、风、光等能源在不同时间和空间上的产出情况的数据集合。 马尔科夫链 马尔科夫链是一种随机过程具有无记忆性的性质即未来的状态仅仅取决于当前状态与过去的状态无关。在这里可能用来模拟和捕捉径流、风电和光伏发电能力在时间序列上的状态转移特征。 Copula函数 Copula函数是一种用于描述随机变量之间依赖关系的工具。在这个背景下可能用来构建描述水、风、光等能源之间空间相关性的模型。
这些关键词在摘要中一起描述了一个方法利用马尔科夫链模型来捕捉时间序列上的相关性使用Copula函数来描述能源之间的空间相关性从而生成多能互补系统中水、风、光等能源在时空上的耦合场景数据集。这个方法旨在应对西南流域水风光一体化多能互补规划和长期调度中的挑战。
仿真算例
在生成水风光考虑时空相关性的场景集之前 需要生成考虑时间相关性的长期场景集其主要思 想为按照1.1节所述步骤构建马尔科夫链模型再 依据蒙特卡洛抽样生成具有时间相关性的多能互 补系统场景集。本文构建包含时间相关性、空间相关性、随机 性以及波动性的场景评价体系评估所生成的径流 以及风电光伏出力场景集的有效性。采用自相关性 系数(Autocorrelation Function, ACF)平均Kendall 系数绝对误差(Mean Kendall Correlation Coefficient Absolute Error, MKAE)欧式距离平均值(Average Euclidean Distance, AED)和覆盖率这四种指标进行 评价。 仿真程序复现思路
当复现生成考虑时间相关性的长期场景集时我们需要实现马尔科夫链模型的构建以及蒙特卡洛抽样生成多能互补系统场景集的过程。下面是一个更详细、更长的Python代码示例
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import multivariate_normal# 步骤1构建马尔科夫链模型
def build_markov_chain(initial_state, transition_matrix, num_steps):current_state initial_statestates [current_state]for _ in range(num_steps):current_state np.random.choice(len(transition_matrix), ptransition_matrix[current_state])states.append(current_state)return states# 步骤2蒙特卡洛抽样生成多能互补系统场景集
def monte_carlo_sampling(mean, covariance_matrix, num_samples):samples np.random.multivariate_normal(mean, covariance_matrix, sizenum_samples)return samples# 示例参数
initial_state 0 # 初始状态
transition_matrix np.array([[0.9, 0.1], [0.2, 0.8]]) # 转移概率矩阵
mean np.array([0, 0]) # 均值
covariance_matrix np.array([[1, 0.5], [0.5, 1]]) # 协方差矩阵
num_steps 100 # 模拟步数
num_samples 1000 # 抽样数量# 生成马尔科夫链模型
states build_markov_chain(initial_state, transition_matrix, num_steps)# 生成蒙特卡洛抽样
samples monte_carlo_sampling(mean, covariance_matrix, num_samples)# 绘制马尔科夫链状态序列
plt.figure(figsize(10, 5))
plt.plot(states, markero, linestyle-)
plt.title(Markov Chain State Sequence)
plt.xlabel(Time Step)
plt.ylabel(State)
plt.grid(True)
plt.show()# 绘制蒙特卡洛抽样结果分布
plt.figure(figsize(8, 6))
plt.scatter(samples[:, 0], samples[:, 1], alpha0.5)
plt.title(Monte Carlo Sampling Results)
plt.xlabel(Feature 1)
plt.ylabel(Feature 2)
plt.grid(True)
plt.show()# 输出结果示例
print(马尔科夫链模型状态序列, states)
print(蒙特卡洛抽样场景集, samples)这个示例代码包括了以下几个部分
定义了构建马尔科夫链模型的函数build_markov_chain以及蒙特卡洛抽样生成多能互补系统场景集的函数monte_carlo_sampling。使用示例参数初始化了模型所需的参数如初始状态、转移概率矩阵、均值、协方差矩阵等。调用马尔科夫链模型函数和蒙特卡洛抽样函数生成数据并通过matplotlib库绘制了马尔科夫链状态序列和蒙特卡洛抽样结果分布图。最后输出了马尔科夫链模型的状态序列和蒙特卡洛抽样得到的场景集。
这个示例展示了如何使用Python编程语言实现生成考虑时间相关性的长期场景集的仿真过程。 本专栏栏目提供文章与程序复现思路具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》
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