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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开一种计及常规和极端出力的风光功率场景生成方法和系统，属于新能源领域；一种计及常规和极端出力的风光功率场景生成方法包括：获取风光出力原始数据并进行重构，获取周级和日级场景数据；采用soft‑DTWbasedK‑medoids算法对所述周级场景数据进行聚类，生成常规周级风光出力场景；采用LOF算法对日级场景数据进行离群点检测，生成极端日级风光出力场景；将所述极端日级风光出力场景代替所述常规周级风光出力场景中的部分天数，生成计及常规和极端出力的风光功率场景；该场景兼顾风光出力的常规和极端特征，为电力系统的优化决策提供了场景支持。
主权项：1.一种计及常规和极端出力的风光功率场景生成方法，其特征在于，包括以下步骤：获取风光出力原始数据并进行重构，获取周级场景数据和日级场景数据；采用soft-DTWbasedK-medoids算法对所述周级场景数据进行聚类，生成常规周级风光出力场景；采用LOF算法对日级场景数据进行离群点检测，生成极端日级风光出力场景；将所述极端日级风光出力场景代替所述常规周级风光出力场景中的部分天数，生成计及常规和极端出力的风光功率场景；生成常规周级风光出力场景的步骤包括：S21，将周级场景数据中处于同一时间断面的风光出力数据串行连接，生成一系列双周级场景数据；S22，采用soft-DTW方法度量双周级场景数据两两之间的距离；S23，将soft-DTW方法计算的距离替代传统K-medoids算法中的欧氏距离，进行双周级场景数据的聚类，生成常规周级风光出力场景；所述双周级场景数据两两之间的距离的计算公式为： 其中，为soft-DTW算法的累计距离矩阵，为点i和点j之间的距离，i和j分别为两条时间序列的索引，为超参数，用于控制距离矩阵的平滑性，n为时间序列的总数，ai为第i条时间序列。
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百度查询： 东南大学 一种计及常规和极端出力的风光功率场景生成方法和系统
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