摘要
随着主动配电网中可再生能源渗透率的不断提高,其出力不确定性为主动配电网的规划、调度带来巨大挑战。针对该问题,提出一种基于变分自编码器的主动配电网多源–荷场景生成方法。该方法在传统变分自编码器结构中无监督地融入标签值使编码网络具有条件拟合的能力,并且设计了合理的编码网络与解码网络结构,使用图神经网络与时序卷积网络分别提取非欧氏相关性特征与时序相关性特征。算例使用实测多源–荷数据对所提方法进行仿真验证,结果表明改进变分自编码器能精确地还原场景并有效描述多源–荷场景之间的相关性,可对数据样本在无监督学习下生成标签值并生成对应同类型场景。
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单位电子工程学院; 华北电力大学; 中国电力科学研究院有限公司