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这份文件是一篇关于电力系统技术的研究论文，主要内容包括：
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标题与作者：论文标题为“计及极端气象事件的年度系统运行场景生成方法”，作者包括牛奎烨、刘金波、汤奕等。
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研究背景：随着新能源（尤其是风电和光伏）在电力系统中的渗透率增加，系统运行受到气象条件的影响越来越大。极端气象事件的发生导致新能源出力波动加剧，增加了系统运行的不确定性。
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研究目的：提出一种考虑极端气象事件的长时间尺度系统运行场景生成方法，以更好地分析和规划电力系统的运行。
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方法论：
- 基于极端气象事件的时空分布特性对气象因素进行建模。
- 利用高斯过程回归（GPR）模型、Copula函数和数据-知识联合驱动方法生成完整的年气象场景。
- 将气象场景映射到新能源出力场景，并通过求解机组组合问题得到系统运行场景。
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研究内容：
- 分析极端气象事件对新能源出力的影响。
- 构建极端气象事件的时空分布模型。
- 利用GPR和Copula函数生成风速和辐照度的年度场景。
- 通过机理或神经网络模型将气象场景映射到新能源出力场景。
- 解决机组组合问题以获得系统运行场景。
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实验与验证：
- 使用SG-126节点系统进行验证。
- 比较了所提方法与现有方法（如变分自编码器和场景树方法）生成的气象场景。
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结论：
- 提出的方法能够有效考虑极端气象事件对系统运行的影响。
- 可以通过调整极端气象事件的种类和数量来生成不同极端程度的系统运行场景。
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资助信息：论文提及了国家电网有限公司科技项目的支持。
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作者信息：提供了作者的姓名、工作单位和研究方向。
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附录：包含了高斯过程回归模型的详细描述、风速-风电出力映射、辐照度-光伏出力映射、安全约束机组组合模型等技术细节。
整体而言，这篇论文针对新能源电力系统在极端气象事件下的运行规划问题，提出了一种新的场景生成方法，并通过理论分析和案例验证了方法的有效性。
要复现论文中提出的计及极端气象事件的年度系统运行场景生成方法，我们需要遵循以下步骤，并使用相应的程序语言（例如Python）来实现。以下是一个概括的仿真复现思路和示例代码：
# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from scipy.stats import gaussian_kde
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import minimize# 数据准备
def load_data():# 假设数据已经以CSV格式存储wind_speed_data = pd.read_csv('wind_speed.csv')irradiance_data = pd.read_csv('irradiance.csv')return wind_speed_data, irradiance_data# 极端气象事件建模
def model_extreme_events(data, event_type):"""对极端气象事件进行建模data: 气象数据event_type: 事件类型，如'大风', '寒潮', '沙尘'"""if event_type == '大风':data['adjusted'] = data['original'] * 1.2 # 假设大风使风速增加20%elif event_type == '寒潮':data['adjusted'] = data['original'] * 0.8 # 假设寒潮使辐照度减少20%return data# 年气象场景生成
def gp_model(X, y):gp = GaussianProcessRegressor(kernel='matern', random_state=0)gp.fit(X, y)return gpdef generate_weather_scenarios(wind_speed_data, irradiance_data):X_wind = np.array(range(len(wind_speed_data))).reshape(-1, 1)y_wind = wind_speed_data['adjusted']gp_wind = gp_model(X_wind, y_wind)wind_speed_scenario = gp_wind.predict(X_wind)X_irradiance = np.array(range(len(irradiance_data))).reshape(-1, 1)y_irradiance = irradiance_data['adjusted']gp_irradiance = gp_model(X_irradiance, y_irradiance)irradiance_scenario = gp_irradiance.predict(X_irradiance)return wind_speed_scenario, irradiance_scenario# 新能源出力场景映射
def map_to_output(irradiance, wind_speed, device_params):"""映射气象场景到新能源出力irradiance: 辐照度场景wind_speed: 风速场景device_params: 新能源设备参数"""power_output = (irradiance * device_params['solar_efficiency'] +wind_speed * device_params['wind_efficiency'])return power_output# 系统运行场景生成
def unit_commitment(generation_data, demand_data):"""机组组合问题求解generation_data: 发电数据demand_data: 负荷数据"""def objective(x):return np.sum((x - demand_data)**2)initial_guess = np.mean(generation_data)result = minimize(objective, initial_guess, args=())return result.x# 主程序
def main():# 加载数据wind_speed_data, irradiance_data = load_data()# 模拟极端事件调整数据wind_speed_data = model_extreme_events(wind_speed_data, '大风')irradiance_data = model_extreme_events(irradiance_data, '寒潮')# 生成气象场景wind_speed_scenario, irradiance_scenario = generate_weather_scenarios(wind_speed_data, irradiance_data)# 定义设备参数device_params = {'solar_efficiency': 0.15,'wind_efficiency': 0.3}# 映射到新能源出力generation_scenario = map_to_output(irradiance_scenario, wind_speed_scenario, device_params)# 加载负荷数据load_data = pd.read_csv('load_data.csv')# 生成运行场景operation_scenario = unit_commitment(generation_scenario, load_data['load'])# 绘制结果plt.figure(figsize=(10, 5))plt.plot(load_data['datetime'], load_data['load'], label='Load')plt.plot(load_data['datetime'], operation_scenario, label='Operation Scenario')plt.legend()plt.title('System Operation Scenario')plt.xlabel('Time')plt.ylabel('Power (MW)')plt.show()if __name__ == "__main__":main()本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》
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