低碳背景下基于改进通用生成函数法的随机生产模拟

通用生成函数法(universal generating function,UGF)具有计算简单,运算快等优点,但其传统的应用中忽略了时序性,评估结果粗糙。为此,提出基于改进UGF法的随机生产模拟算法。首先,采用主成分分析法(principal componentanalysis,PCA)和分层聚类法相结合的方法获得典型风电出力时序样本,然后采用均摊法建立风电出力UGF模型。在建立UGF模型时,通过选择合适的公因子,将状态值转化为公因子的整数倍,以有效抑制状态数指数增长,减缓了状态数爆炸问题。其次,对聚类后的时序风电出力模式进行UGF建模,得到时序UGF模型,该模型既可以体现风电出力的波动性,也可以体现风电出力的不确定性,克服了传统UGF法因缺乏时序性所致的风电特征代表性差的问题。最后,采用修正的IEEE-RTS79算例验证了所提算法的有效性。