于龙泽，肖 白，孙立国

(1.东北电力大学电气工程学院，吉林 吉林 132012；2.华能吉林发电有限公司 九台电厂，吉林 长春 130501)

随着可再生能源发电渗透率的不断提高，其出力的间歇性和随机性严重影响着电力系统稳定运行，如何描述可再生能源出力不确定性是克服这些挑战的关键问题[1].场景分析法能反映不确定变量的概率特征，是处理电力系统中可再生能源不确定性问题的主要方法，在电力系统优化调度中对可再生能源出力使用场景集进行描述，可以提高调度计划对可再生能源出力随机波动的适应性[2-5].因此准确地构建可再生能源出力场景对于在多能源电力系统中促进可再生能源消纳和优化运行具有重要的意义.

现有的场景生成方法大多采用基于概率模型的方法，主要有Markov链法[6]、时间序列法[7]、场景树生成法[8].这类方法首先通过历史数据建立服从可再生能源发电出力分布规律的概率模型，然后通过抽样的方法产生用于分析的新场景.文献[9]假设风功率预测误差分布服从联合正态分布，求得分布参数后，通过抽样的方法得到各场景.文献[10]将预测误差分段处理，仍通过联合正态分布建模并抽样生成场景.然而，单个集中接入的风电场及风电场集群的误差分布不服从正态分布.传统的概率模型方法难以对可再生能源出力不确定性做出较为全面的建模，多数模型仅针对出力的某一特征进行设计，由于实际现场环境复……