基于物理驱动随机情景多时间尺度水风光建模方法及系统

本发明公开了基于物理驱动随机情景多时间尺度水风光建模方法及系统，通过按月识别典型天气类型并统计其发生概率，构建物理驱动的风电/光伏出力随机情景模型；继而建立双层优化目标：月尺度总发电量最大与日尺度总出力波动最小；通过假定月内径流均匀分布，建立长‑短期模型耦合约束，并集成水电常规运行约束；输入多种来水频率径流过程，利用NSGA‑Ⅱ算法求解，输出不同水文情景下的长期最优水位过程及对应各天气类型的水电日出力过程。本发明实现了风光不确定性与水文不确定性的协同建模、长期经济性与短期稳定性的多尺度耦合优化，显著提升调度方案的科学性、鲁棒性与工程实用性，能够调度员提供实际调度方案支持。