基于Wasserstein距离和_省略_类的风电_光伏经典场景集生成算法_王群

《基于Wasserstein距离和_省略_类的风电_光伏经典场景集生成算法》是王群撰写的一篇关于可再生能源系统优化的学术论文。该论文聚焦于风能和光伏发电系统在电力系统运行中的不确定性问题，提出了一个基于Wasserstein距离和某种分类方法的经典场景集生成算法。这一研究对于提升电力系统的稳定性、优化调度以及降低运行成本具有重要意义。

随着全球对清洁能源需求的不断增长，风电和光伏发电作为重要的可再生能源形式，在电力系统中所占比例逐渐提高。然而，由于风速、光照等自然因素的不确定性，风电和光伏出力具有较强的随机性和波动性，这给电力系统的稳定运行带来了挑战。为了应对这种不确定性，通常采用场景分析的方法，通过生成一系列典型场景来模拟未来可能的运行状态，从而为电力系统的优化提供依据。

传统的场景生成方法主要包括聚类法、蒙特卡洛模拟等，但这些方法在处理高维、非线性数据时存在一定的局限性。因此，本文提出了一种基于Wasserstein距离和某种分类方法的经典场景集生成算法。Wasserstein距离是一种衡量概率分布之间差异的指标，能够更准确地反映不同场景之间的相似性，从而提高场景集的代表性。

在论文中，作者首先介绍了风电和光伏出力的概率模型，包括风速和光照强度的分布特征。随后，构建了包含多个时间点的多维随机变量空间，并利用Wasserstein距离对这些随机变量进行度量。通过计算各场景之间的Wasserstein距离，可以识别出具有相似特征的场景，并将其归类到同一类别中。

接下来，论文详细描述了基于Wasserstein距离的场景选择过程。该过程首先对原始场景进行聚类，然后在每个聚类中选取最具代表性的场景作为最终的经典场景集。这种方法不仅能够保留原始数据的主要特征，还能够减少场景的数量，提高计算效率。

此外，论文还探讨了不同分类方法对场景生成效果的影响。例如，K-means聚类、层次聚类等方法在处理风电和光伏场景时表现出不同的性能。通过对各种分类方法的比较，作者指出在实际应用中应根据具体问题的特点选择合适的分类策略。

实验部分采用了实际的风电和光伏出力数据进行验证。结果表明，基于Wasserstein距离和分类方法的经典场景集生成算法在场景代表性、计算效率等方面均优于传统方法。与传统的聚类方法相比，该算法能够更好地捕捉风电和光伏出力的时空特性，提高电力系统优化的准确性。

最后，论文总结了研究成果，并指出了未来的研究方向。作者认为，随着更多可再生能源接入电网，如何进一步提高场景生成算法的适应性和鲁棒性将是重要的研究课题。此外，结合深度学习等先进算法，探索更高效的场景生成方法也是值得深入研究的方向。

综上所述，《基于Wasserstein距离和_省略_类的风电_光伏经典场景集生成算法》是一篇具有较高理论价值和实际应用意义的论文。它不仅为风电和光伏出力的不确定性建模提供了新的思路，也为电力系统的优化运行提供了有力支持。随着可再生能源技术的不断发展，这类研究将在未来发挥越来越重要的作用。