宁楠，范俊秋，徐潘宇驰，程培军，林盛振，谢敏

(1.贵州电网有限责任公司贵安供电局，贵州 贵安 550003；2.广东电网有限责任公司天河供电局，广东 广州 510075 3.华南理工大学，广东 广州 510640)

高比例新能源并入的电力系统具有良好的应用前景[1]。与此同时，新能源自身固有的波动性、随机性和间歇性[2]等特点，也为电力系统的安全经济调度过程带来了复杂的不确定性冲击。为了准确应对高维新能源并网后引入的调度风险问题，有必要对高维新能源发电的相关性建模以及相应的系统动态经济调度问题进行研究[3-6]。

随着新能源的并网容量进一步增长，多个新能源电场基于可再生能源类型特点、所处地理位置和气象因素的相似性[7]，存在高维变量出力相关性较强的特征。Copula函数在新能源出力建模中得到了广泛的应用[8-11]。但是，当系统中接入的新能源维度增加时，单一的Copula函数难以对高维变量展开建模分析。藤结构的pair-Copula模型[12-13]使用二元Copula函数作为基础，根据多种逐层合并的方式，对应形成多元Copula的联合分布函数，能够有效提高建模的准确性。

为顺利求解含高维新能源的动态经济调度问题，已有研究通常引入随机规划理论，从而解决经济调度模型中新能源出力的间歇、波动以及随机问题[14]。典型方案有机会约束规划法[15-17]、场景分析法[18-20]等。以场景分析为基础的随机规划模型，主要将抽样生成的若干误差场景作为纽带，不断使随机优化向确定优化进行转换[21-22]，但其应用的有效性受限于场景数量的选择。……