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研究了基于面板數據的含分布式電源（distributed generator，DG）的主動配電網規劃場景的降維技術。首先，對主動配電網的中長期規劃進行時序模擬，將負荷按不同的類型建立其增長的時序數學模型，在考慮光伏、風電等DG容量自然增長的前提下采用自回歸一滑動平均（auto regression-moving average model，ARMA）模型建立時序模型；然后，引入統計學中的變點理論分別建立DG和負荷的時序分區子場景，最后通過綜合變點理論對上述時序場景進行融合，分段抽取出典型時序場景。仿真表明，有序聚類可以有效體現不同時間尺度上負荷以及DG的增長運行情況；通過搜尋變點，能將模擬出的近百萬個中長期時序場景有序地聚類成14個連續時間場景，大大削減了場景個數，提高了效率。
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