一种应对极端场景的新能源发电基地水光储日前随机调度方法

本发明公开了一种应对极端场景的新能源发电基地水光储日前随机调度方法，涉及新能源与电力系统优化调度技术领域。该方法通过Copula‑GAN模型生成大量极端场景，并利用MCMC技术从中筛选出具有统计代表性的精简场景集；进而采用SAO优化算法实现水光储协同互补的日前随机调度，拓宽搜索范围以避免局部最优；同时，基于敏感性分析引擎和贝叶斯深度学习进行鲁棒性评估，建立分级风险预警机制；最后，利用极端场景风险信息和SGA优化算法对外送调度计划进行快速修正，保障电力系统长期运行的安全稳定。本发明有效解决了传统调度中极端场景建模缺失、多能源协同效率低、动态预警机制不足及调度修正滞后等问题。