一种基于ARIMA-蒙特卡洛的随机场景生成方法

一种基于ARIMA‑蒙特卡洛的随机场景生成方法，本发明针对极端天气条件下电力系统运行的不确定性，融合自回归积分滑动平均模型（ARIMA）与蒙特卡洛模拟的混合场景生成方法。通过将ARIMA模型的时间序列预测能力与蒙特卡洛模拟的随机扰动特性相结合，构建了能够同时反映物理规律和随机特征的源荷联合场景模型，可有效模拟台风、寒潮等极端气象事件的动态演变过程。首先通过ARIMA模型充分提取时序特征以精准刻画极端天气事件的演化规律，并通过蒙特卡洛方法生成多种随机场景以覆盖极端天气下的不确定性。基于此方法生成了台风极端天气下新能源出力及负荷影响场景，并通过周时间尺度场景对比，为极端天气完善预案提供建议。