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🔥 内容介绍

一、背景

在电力系统运行与规划中，准确模拟风电和光伏的出力特性至关重要。随着风能和太阳能等可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高，其出力的不确定性对电力系统的稳定性和可靠性产生显著影响。然而，目前大多数研究往往忽略了风电机组和光伏机组之间的相关性。实际上，地理位置相近的风电机组和光伏机组，由于受到相似的气象条件（如光照、温度、风速等）影响，具有极大的相关性。若不考虑这种相关性，生成的风光出力场景可能无法准确反映实际情况，导致电力系统调度和规划出现偏差。因此，考虑风光出力之间的空间相关性，对于提高电力系统运行的安全性和经济性具有重要意义。

二、原理

（一）Copula 函数用于联合概率分布

二）K - means 聚类用于场景削减

1. K - means 聚类基本原理

   ：K - means 聚类是一种无监督学习算法，旨在将 n 个观测对象划分为 k 个聚类，使得同一聚类内的数据点相似度较高，而不同聚类间的数据点相似度较低。算法首先随机选择 k 个初始聚类中心，然后计算每个数据点到各个聚类中心的距离（通常使用欧几里得距离），将数据点分配到距离最近的聚类中心所在的聚类。接着，重新计算每个聚类的中心（即该聚类内所有数据点的均值），并重复上述过程，直到聚类中心不再发生显著变化或达到预设的迭代次数。

2. 风光场景削减

   ：在生成大量考虑空间相关性的风、光联合出力场景后，基于 K - means 算法对这些场景进行聚类。由于实际应用中，过多的场景会增加计算负担，通过聚类将相似的场景合并。在本问题中，将场景削减到 k=5 个场景。具体操作时，将每个风光联合出力场景看作一个数据点，其风电出力值和光伏出力值构成二维数据。K - means 算法通过不断迭代，将这些场景划分为 5 个聚类，每个聚类代表一个典型的风光联合出力场景。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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