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申请/专利权人：国网山西省电力公司运城供电公司;国网山西省电力公司营销服务中心

摘要：本发明提供了一种台区电网共享储能运行场景生成及需求确定方法，属于台区电网共享储能需求规划领域；解决了台区电网共享储能在不同场景下的容量及功率需求不清晰的问题；包括以下步骤：建立负荷预测误差模型，求解负荷预测误差的累积分布函数；建立具有拉普拉斯算子的风光预测误差模型，通过BoxMuller变换方法求解风光预测误差的累积分布函数；采用拉丁超立方抽样方法获得风光预测误差及负荷预测误差的抽样值；对抽样结果重新排序；采用K‑means聚类算法将相近需求场景合并，得到源荷不确定性典型场景；基于构建的源荷不确定性典型场景，以台区电网运行经济性最优为目标，建立共享储能容量需求模型；本发明应用于共享储能台区。

主权项：1.一种台区电网共享储能运行场景生成及需求确定方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：建立负荷预测误差模型，求解负荷预测误差的累积分布函数；同时考虑到实际风光预测误差中存在可变峰度范围的尾部特性，建立具有拉普拉斯算子的风光预测误差模型，其中风光预测误差为台区电网全年风光出力预测误差特征，台区电网全年风光出力预测误差特征采用风光预测误差概率密度分布函数表示，并采用拉普拉斯-高斯混合分布刻画风光出力预测误差概率密度分布函数；采用拉普拉斯-高斯混合分布刻画风光出力预测误差概率密度分布函数的表达式如下： ； ；上式中：ρ为风光出力预测误差的概率密度分布函数，为风光出力预测误差值，为风光集合，为风光出力预测误差期望值，σ为风光出力预测误差标准差，a、b为风光出力预测误差的概率密度分布函数系数，kv为风光出力峰值；通过BoxMuller变换中降维处理方式，将风光预测误差概率密度分布函数中的二维变量分别分解为两个服从正态分布的一维变量，实现累积分布函数中均匀分布向正态分布的映射，使得拉丁超立方抽样能够直接应用于预测误差的累积分布函数，将上述得到的一维变量求逆获得预测误差的累积分布函数；步骤二：采用拉丁超立方抽样方法获得风光预测误差及负荷预测误差的抽样值，并将抽样结果记录在矩阵A中；步骤三：对抽样结果重新排序以增强样本普适性，避免出现有规律场景；步骤四：采用K-means聚类算法将相近需求场景合并，得到源荷不确定性典型场景；步骤五：基于构建的源荷不确定性典型场景，以台区电网运行经济性最优为目标，建立共享储能容量需求模型；步骤六：对共享储能容量需求模型进行求解，得到共享储能配置结果。

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