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摘要：本发明提供一种考虑源荷综合特性的风光典型出力场景识别方法，包括：获取每个日分析工况的原始负荷波动序列、风光出力波动序列和净负荷波动序列；确定日电量指标与日调节指标，进而得到日源荷综合分析指标；对风光出力序列进行多层次分类，提取得到不同保证率下的风光出力场景。本发明提出的兼顾源端与荷端特性的源荷综合特性指标，能够充分反映源荷之间的变化规律及内在关系；所得各保证率下的典型场景可定量评估各风光出力场景在电力系统中的支撑调节作用。依据该场景提取结果能够更加精准地指导未来水平年度电源规划方案的制定，确保未来电力系统发展的安全可靠与绿色经济。

主权项：1.一种考虑源荷综合特性的风光典型出力场景识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，确定K个日分析工况；获取每个日分析工况k的原始负荷波动序列风光出力波动序列和净负荷波动序列其中，k＝1,2,...,K；步骤S2，对每个日分析工况k的原始负荷波动序列净负荷波动序列和风光出力波动序列进行综合分析，得到反映日分析工况k的原始负荷和风光出力特性的日电量指标EDk和日调节指标FDk；步骤S3，按照日电量指标EDk从大到小的顺序，对K个风光出力波动序列进行第一排序，得到第一排序序列，并得到每个风光出力波动序列的第一排序序号Num_EDk；按照日调节指标FDk从大到小的顺序，对K个风光出力波动序列进行第二排序，得到第二排序序列，并得到每个风光出力波动序列的第二排序序号Num_FDk；采用公式1，得到代表日分析工况k特性的日源荷综合分析指标ADk:ADk＝Num_EDk*Num_FDk1步骤S4，以日电量指标EDk作为一级分类指标，以日调节指标FDk作为二级分类指标，对K个风光出力波动序列进行分类，相同类的风光出力波动序列划分到一个风光出力集合，形成该风光出力集合的一个元素，由此得到X个风光出力集合，分别表示为：风光出力集合C1,C2,...,CX；步骤S5，设定风光出力特征；以风光出力特征相似为目标，对每个风光出力集合Cj中的元素进行聚类分析，j＝1,2,...,X，将具有相似风光出力特征的各个元素聚集到一个聚类簇，由此形成Y个聚类簇；由于共有X个风光出力集合，因此，一共得到X*Y个聚类簇，分别表示为：聚类簇G1,G2,...,GX*Y；步骤S6，对于每个聚类簇Gi，i＝1,2,...,X*Y，其具有多个源荷综合特性相似的风光出力波动序列代表一种出力场景，对聚类簇Gi中的所有风光出力波动序列取平均值，得到的风光出力波动序列，为聚类簇Gi对应的风光出力场景Scenei；对聚类簇Gi的所有风光出力波动序列对应的日源荷综合分析指标ADk取均值，得到场景源荷综合分析指标CPi，代表该风光出力场景Scenei的源荷综合分析特征；步骤S7，由此识别到X*Y个风光出力场景，依次为：Scene1,Scene2,...,SceneX*Y，对应的场景源荷综合分析指标为：CP1,CP2,...,CPX*Y；按场景源荷综合分析指标从小到大的顺序，对X*Y个风光出力场景Scene1,Scene2,...,SceneX*Y进行排序，对于每种风光出力场景Scenei，设其排序序号为SNScenei，其具有的风光出力波动序列的数量为NumScenei，则计算得到排序序号为1到SNScenei的所有风光出力场景具有的风光出力波动序列的总数量，表示为：Nt；采用公式2，得到其保证率ProbScenei： 由此识别得到多种风光出力场景，并得到每种风光出力场景的保证率。

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