考虑风光联合出力不确定性的电网用户侧节点碳排放因子预测方法OA

为解决高比例风光新能源接入下现有节点碳排放因子计算方法难以应对出力不确定性的问题,提出一种考虑风光联合出力不确定性的电网用户侧节点碳排放因子预测方法。该方法采用Copula理论构建风光联合出力概率分布,并进行场景生成和缩减,得到典型风光联合出力序列。在此基础上结合电网潮流与碳排放流理论精确计算各节点碳排放因子,构建训练样本集。进而,采用图变换卷积神经网络对电网拓扑结构和节点间电碳耦合关系进行建模,仅依据源荷预测数据即可快速预测未来时段用户侧节点碳排放因子。算例分析表明,所提方法在含高比例新能源场景下仍保持较高精度,节点碳排放因子预测平均绝对误差为0.029 t CO_(2)/(MW·h)、平均绝对百分比误差为3.9%,验证了其有效性。