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

1.一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，其特征在于，包括：S1：基于Copula-GAN模型进行多场景生成，并采用MCMC方法的削减冗余场景，获得典型极端场景样本；S2：建立以最小化总运行成本为目标的水光储协同互补日前优化调度模型，并采用雪消融优化算法SAO进行求解；S3：基于贝叶斯深度学习模块进行调度计划鲁棒性评估，并结合敏感性分析引擎建立动态分级风险预警机制；S4：基于日前调度计划和风险预警结果，建立考虑极端场景风险的新能源外送调度快速修正模型，并采用雪雁优化算法SGA进行求解，最终输出鲁棒的调度计划。 2.根据权利要求1所述的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，其特征在于，所述基于Copula-GAN模型进行多场景生成，包括：采集水电功率、光伏功率和储能设备的历史时间序列数据及实际数据；对每个特征维度进行边缘分布拟合，连续变量采用核密度估计，离散变量采用经验累积分布函数；进行Copula依赖结构建模，构建包含对抗损失和正则化项的损失函数并进行Copula-GAN训练；通过训练好的生成器合成均匀向量，并经逆变换生成最终场景样本。 3.根据权利要求1所述的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，其特征在于，所述采用MCMC方法的削减冗余场景，包括：为初始大规模场景集赋予均匀概率权重；构建马尔可夫链，定义状态空间和转移概率，通过高斯扰动生成场景；定义衡量相似性的场景距离函数和控制相似场景接受概率的接受率函数；通过迭代抽样更新场景权重，最终选择前N个代表性场景并重新归一化权重。 4.根据权利要求1所述的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，其特征在于：所述水光储协同互补日前优化调度模型的目标函数为最小化总成本，包括水电运行成本、备用成本和弃光成本；所述模型需满足的约束条件包括：系统功率平衡约束、水量平衡约束、水库水位约束、水电站泄流能力约束、水电站出力限制、机组水头约束、光伏安全运行区间约束、弃光等式约束和储能系统运行约束。 5.根据权利要求1所述的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，其特征在于，所述采用雪消融优化算法SAO进行求解，具体包括：初始化随机群，并计算初始粒子位置；采用高斯布朗运动对雪或融水汽化的扩散特性建模并更新粒子位置，结合精英集合质心扩大全局搜索范围；利用融雪模型进行精细化搜索并实施约束处理，保留精英粒子并更新全局最优解，直至达到最大迭代次数或成本收敛阈值。 6.根据权利要求1所述的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，其特征在于：所述贝叶斯深度学习鲁棒性评估模块采用蒙特卡洛Dropout训练的贝叶斯神经网络，其输入为调度计划参数，输出为系统风险评分和不确定性度量；所述敏感性分析引擎包括特征扰动分析、全局Sobol指数计算和对抗鲁棒性测试三部分。 7.根据权利要求1所述的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，其特征在于：所述动态分级风险预警机制根据风险期望值、预测方差和敏感性指标，设置三级预警阈值：一级低风险预警提示监控，二级中风险预警提示调整调度计划，三级高风险预警触发应急预案启动；所述预警阈值基于历史事故数据校准，并通过滑动窗口机制进行动态调整。 8.根据权利要求1所述的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，其特征在于：所述新能源外送调度快速修正模型以修正后总成本最小化为目标，新增外送通道风险约束、外送功率分配约束和修正后的功率平衡约束；所述总成本包含基于风险修正因子的外送风险惩罚项，该因子由风险预警等级确定。 9.根据权利要求1所述的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，其特征在于，所述采用雪雁优化算法SGA求解修正模型，具体包括：初始化阶段定义种群位置和速度矩阵；引入航向角函数控制算法从探索阶段向开发阶段过渡；探索阶段采用人字形飞行策略，按适应度将种群分为精英组、弱势组和中间组并分别更新；开发阶段采用直线形飞行策略，结合布朗随机游走和集体指导机制逃离局部最优。