[发明专利]一种基于风电序列场景集的生成方法及系统

权利要求书

1.一种基于风电序列场景集的生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，构建预测箱并编号：

步骤1.1，将历史数据中同一时刻的预测出力数据及其对应的预测误差数据组成各个数据对，将各个数据对按预测出力数据的幅值进行升序排列后，按幅值区间等分为H组，任意一组中的所有数据对构成一个初始预测箱，从而得到H个初始预测箱并依次编号；

步骤1.2，对各个初始预测箱内所有预测误差数据的概率分布进行拟合，从而得到H个拟合结果；

步骤2，生成风电静态场景集：

步骤2.1，根据已知的采样粒度为t的未来风电预测出力序列E＝[E₁,E₂,…,E_g,…,E_G]；E_g表示第t×g时刻的风电预测出力，g属于[1,G]，初始化g＝1；

步骤2.2，确定第t×g时刻所对应的自适应预测箱，从而得到第t×g时刻预测误差数据概率分布的拟合结果Fg；

步骤2.3，对第t×g时刻误差拟合结果F_g进行M次随机抽样，得到第t×g时刻的误差样本序列U_g＝[U¹_g,U²_g,…,U^m_g,…,U^M_g]]；U^m_g表示第t×g时刻的第m个误差抽样样本，m属于[1,M]；

步骤2.4，将第t×g时刻的误差样本序列U_g的每个元素分别加上第t×g时刻的风电预测出力E_g，从而得到第t×g时刻规模为M的静态场景集P_g＝[P¹_g,P²_g,…,P^m_g,…,P^M_g]，P^m_g表示第t×g时刻的第m个风电静态场景；

步骤2.5，将g+1赋值给g后，若gG+1，则执行步骤2.2，否则，表示生成所有时刻的风电静态场景集；

步骤3，对历史风电出力实测数据中的相邻时刻出力数据进行统计，构建风电状态转移矩阵Q；

步骤4，构建禁忌搜索算法的初始解、邻域解和适应度函数：

步骤4.1，结合风电状态转移矩阵Q，构建禁忌搜索算法的初始解；

步骤4.2，结合风电状态转移矩阵Q，构建禁忌搜索算法的邻域解；

步骤4.3，构建禁忌搜索算法的适应度函数；

步骤5，迭代生成风电序列场景集。

2.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述步骤4.1包括：

S411，获取t＝0时段风电实际出力幅值z₀，计算对应的状态b₀，i＝1，t＝1；

S412，随机抽取t时段的一个风电静态场景记为p_t，计算p_t对应的状态b_t；

S413，记状态转移矩阵Q中第b_t-1行第b_t列对应元素为若转步骤S412，否则ξⁱ_t,＝p_t，ξⁱ_t为第i行第t列的元素，转步骤S414；

S414，若t96，则t＝t+1，转步骤S412，否则转步骤S415；

S415，若i100，则i＝i+1，转步骤S412，否则结束。