[发明专利]一种基于主成分分析的风电场群暂态电压聚类识别方法

权利要求书

1.一种基于主成分分析的风电场群暂态电压聚类识别方法，其特征在于包括下列步骤：

步骤一、调度室采集各个风电场输出电压值数据并发送给电力服务器，电力服务器将接收到的电压值和预设的标准电压值进行比较；

步骤二、电力服务器识别到接收的电压值比标准电压值低10％，录全部风场并网点的电压值信号S(n)＝[s₁(n),s₂(n),...,s_m(n)]^T，n＝1,2,...,N，

其中m为风电场的数量、n为每个风场的电压信号数量且N≥2、T表示矩阵转置、S(n)为电压值所组成的矩阵、s_m(n)表示第m个风电厂的第n个电压值信号；

步骤三、获得m个风电场电压信号均值为U＝[u₁,u₂,...,u_m]^T，获取每个风场电压值信号去均值化处理的结果S(n)－U＝X，

其中X为去均值化后的电压值矩阵即、U为风电场电压信号均值、T表示矩阵转置；

步骤四、获得X的协方差矩阵XX^T＝A，通过P^TAP＝diag[λ₁,λ₂,...,λ_m]，获得正交矩阵P，其中λ₁≥λ₂≥...≥λ_m≥0为矩阵A的m个特征值，P^T为P的转置矩阵，其中diag表示一个对角矩阵，λ称为A的特征值；

步骤五、通过P^TX，获得降维后的数据Y，其中Y用y_i表示，并且有λ_i＝E(y_i²)，X＝PY＝p₁y₁+p₂y₂+...+p_my_m，其中p₁,p₂,...,p_m为A的特征向量，即主成分载荷，表示与相应风电场并网点电压相关系数，提取前第一、第二主成分对应的相关系数作为横、纵坐标，至此N维电压信号降至2维，其中E表示求方差公式；

步骤六、通过k-means聚类算法将所述步骤五中的二维坐标下各电压值信号的相关系数分为k类，即将m个风电场群分成k群；

步骤七、计算并得到二维空间中m个点到所述步骤六中的k个群的中心点的欧氏距离，将m个点分别划归到距离最近的类别中；

步骤八、根据聚类结果，将各个群中所有元素欧式距离的算术平均数重新计算并得到k个中心；

步骤九：重复所述步骤七直至聚类结果恒定，得出暂态行为相似的风电场群,单独成群的电场为脱网电场。

2.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析的风电场群暂态电压聚类识别方法，所述步骤六、通过k-means聚类算法将所述步骤五中的二维坐标下各电压信号按相关系数分为3类，即将m个风电场分成3群。

3.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析的风电场群暂态电压聚类识别方法，所述步骤六、通过k-means聚类算法将所述步骤五中的二维坐标下各电压信号的相关系数分为4类，即将m个风电场分成4群。