摘要：随着风电、光伏等可再生能源渗透率的不断提高,其运行波动性及随机性对电网稳定运行、经济调度等方面带来不良影响,对可再生能源的不确定性进行建模愈加重要。随机场景分析法是解决该问题的主要方法之一,现有随机场景生成方法基于历史数据对风电、光伏出力进行概率建模,进而进行抽样生成场景,模型准确性差、计算复杂度高。为简化随机场景生成步骤,提高生成效率及精度,提出了一种基于条件变分自动编码器（variational autoencoder,VAE）的风电光伏出力随机场景生成方法,较已有概率方法,所提方法可无监督地学习风电、光伏训练数据的时间、空间及波动性特点,并按条件高效地生成符合观测特点的数据,无需场景约简。通过在单一发电单元、多发电单元、指定标签场景3个场景的成功应用,验证了所提算法的有效性。

关键词：随机场景分析 条件变分自动编码器 深度学习 场景生成 

单位：智能电网教育部重点实验室(天津大学); 天津市南开区300072; 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院; 湖北省武汉市430077