基于时序降维的电力电量平衡主导影响因素辨识方法

姜店丰; 姚颖蓓; 谭振飞; 严正

doi:10.12204/j.issn.1000-7229.2026.10.003

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基于时序降维的电力电量平衡主导影响因素辨识方法

规划建设 | 更新时间：2026-09-30

- 基于时序降维的电力电量平衡主导影响因素辨识方法
- Identification Method of Dominant Influencing Factors for Power and Energy Balance Based on Time-Series Dimensionality Reduction
- 电力建设 2026年47卷第10期页码：30-44
- 作者机构：
  
  1.上海交通大学电气工程学院，上海市 200240
  2.国家电网有限公司华东分部，上海市 200120
- 作者简介：
  
  姜店丰（2002），男，硕士研究生，主要研究方向为电力电量平衡、电力市场；
  姚颖蓓（1984），女，硕士，高级工程师，主要研究方向为电力系统规划及运行；
  谭振飞（1994），男，博士，副教授，通信作者，主要研究方向为新能源电力系统优化运行、电力市场，E-mail：zftan@outlook.com；
  严正（1964），男，博士，教授，主要研究方向为电力系统优化运行，电力系统稳定分析。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(52577120;U24B6009);国家电网有限公司华东分部科技项目(SGHD0000GHJS2500090)
- DOI：10.12204/j.issn.1000-7229.2026.10.003
  中图分类号： TM73
- 收稿：2026-04-15，
  
  修回：2026-06-16，
  
  纸质出版：2026-10-01
- 稿件说明：
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姜店丰,姚颖蓓,谭振飞等.基于时序降维的电力电量平衡主导影响因素辨识方法[J].电力建设,2026,47(10):30-44.

JIANG Dianfeng,YAO Yingbei,TAN Zhenfei,et al.Identification Method of Dominant Influencing Factors for Power and Energy Balance Based on Time-Series Dimensionality Reduction[J].Electric Power Construction,2026,47(10):30-44.
姜店丰,姚颖蓓,谭振飞等.基于时序降维的电力电量平衡主导影响因素辨识方法[J].电力建设,2026,47(10):30-44. DOI： 10.12204/j.issn.1000-7229.2026.10.003.

JIANG Dianfeng,YAO Yingbei,TAN Zhenfei,et al.Identification Method of Dominant Influencing Factors for Power and Energy Balance Based on Time-Series Dimensionality Reduction[J].Electric Power Construction,2026,47(10):30-44. DOI： 10.12204/j.issn.1000-7229.2026.10.003.

摘要

目的

随着波动性新能源渗透率持续提升，新型电力系统平衡方式呈现概率化特征，传统基于固定场景的电力电量平衡分析已无法适应。亟需精准辨识影响平衡结论的关键源荷特征，提升平衡场景对真实源荷波动的代表性。为此，本文提出一种基于时序降维的电力电量平衡主导影响因素辨识方法。

方法

首先，定义源荷时序特征实现平衡场景的降维分析，解决源荷时序曲线分析维度高、时序关联强的问题。其次，结合Nataf变换与数据驱动模型，表征源荷时序特征对电力电量平衡指标的多元耦合映射关系。然后，提出基于全局灵敏度分析的电力电量平衡主导影响因素辨识方法。最后，基于省级电网源荷数据开展算例分析。

结果

相较于主成分分析场景聚合，所提方法在Kolmogorov-Smirnov距离度量下的计算误差降低了27.33%，验证了所提方法的有效性。

结论

所提方法量化了源荷时序特征对电力电量平衡指标的影响程度，提升了典型平衡场景对源荷波动的代表性，为新能源电力系统的平衡分析提供了理论与技术支撑。

Abstract

Objective

With the continuously increasing penetration of volatile renewable energy， the balance mode of the new-type power system exhibits probabilistic characteristics， rendering the traditional fixed-scenario-based power and energy balance analysis inadequate. To improve the representativeness of balance scenarios for actual source-load fluctuations， it is essential to accurately identify the key source-load features that dominate balance conclusions. To this end， this paper proposes a method for identifying the dominant influencing factors of power and energy balance based on time-series dimensionality reduction.

Methods

First， source-load time-series features are defined to implement dimensionality reduction of balance scenarios， addressing the high dimensionality and strong temporal correlation of source-load time-series curves. Then， the multivariate coupling mapping relationship between source-load time-series features and power and energy balance indices is characterized using a data-driven model combined with the Nataf transformation. Next， a global-sensitivity-analysis-based method is proposed to identify the dominant influencing factors of power and energy balance. Finally， a case study is conducted using source-load data of a provincial power grid.

Results

Compared with principal component analysis-based scenario aggregation， the proposed method reduces the calculation error by 27.33% under the Kolmogorov-Smirnov distance metric， which verifies the effectiveness of the proposed method.

Conclusions

The proposed method quantifies the influence of source-load time-series features on power and energy balance indices and enhances the representativeness of typical balance scenarios for source-load fluctuations， thereby providing theoretical and technical support for the balance analysis of renewable energy systems.

关键词

Keywords

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