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申请/专利权人：广东电网有限责任公司

摘要：本申请公开考虑风光相关性的输电系统规划方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取电力系统参数以及随机变量的历史数据集；根据MiniBatchK‑Means聚类方法对历史数据集进行场景划分；根据每个场景数据分别确定Copula函数的参数和类型，采用AD距离判断各个场景下最优的藤结构；根据每个场景下的最优藤结构建立混合藤Copula模型，生成风光荷样本集；将风光荷样本集和电力系统参数输入输电系统规划模型，输出电网规划结果。本申请运用MiniBatchK‑Means算法进行场景划分，减少运算时长；以AD距离作为藤结构评判标准，提升混合藤Copula的建模精度，进一步提高输电系统扩展规划方法的可信度。

主权项：1.一种考虑风光相关性的输电系统规划方法，其特征在于，包括：获取电力系统参数以及随机变量的历史数据集；根据MiniBatchK-Means聚类方法对所述历史数据集进行聚类分类和场景划分；具体的，输入电力系统关于风速、光照和负荷的连续型随机变量的历史数据集D，聚类参数K和采样数据N，使用MiniBatchK-Means聚类方法输出9种聚类方案；计算得到每一个K值对应的DBI指标值，输出最佳聚类数Kbest及其对应的场景划分集合C＝C1,C2,…,CK；根据场景划分后的每个场景数据分别确定Copula函数的参数和类型，利用藤结构生成对应所述每个场景数据的样本，并采用AD距离判断各个场景下最优的藤结构；具体的，输入所述场景划分集合C＝C1,C2,…,CK，分别用非参数核密度估计法拟合每一个场景的多维变量的概率密度函数，获取边缘分布函数Fxi；根据所述边缘分布函数Fxi，使用MATLAB自带的Copulafit函数选取各备选Copula函数的最优参数，计算备选Copula函数Cp和经验Copula函数Cn的累积分布函数之间的欧氏距离，每个场景输出最优的三个Copula函数及其参数；设定样本总数O，使用LHS方法生成每个场景的独立变量集Li，其中i＝1,2,…,K；将所述独立变量集Li，输入每个场景所搭建的藤Copula模型并分别进行采样，输出采样样本Z；根据所述采样样本Z，计算各场景下的AD距离，选择AD距离小的藤Copula模型作为该场景的混合藤Copula模型；其中，所述AD距离的表达式为： 其中d表示随机变量维度，Cn和Cp分别表示经验Copula函数和各备选Copula函数的累积分布函数值；Wx为权重函数，根据每个场景下的最优藤结构建立混合藤Copula模型，并根据所述混合藤Copula模型中每个场景数据的占比，生成风光荷样本集；将所述风光荷样本集和所述电力系统参数输入输电系统规划模型，最后输出电网规划结果。

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