[发明专利]一种基于出力曲线聚合的区间潮流典型场景构造方法

摘要

本发明涉及一种基于出力曲线聚合的区间潮流典型场景构造方法，步骤S1：将风速、光照强度数据代入到风光出力公式，得到RDG日出力曲线样本；步骤S2：从样本中随机选取一条曲线作为初始中心中的第一条曲线；步骤S3：构造初始中心；步骤S4：计算剩余曲线到K个聚类中心的欧氏距离，将剩余曲线划分到相应聚类类别中，生成K类曲线集合；步骤S5：更新K个聚类中心曲线；步骤S6：判断是否达到收敛条件；如果是执行步骤S7，否则返回步骤S4；步骤S7：采用不同K值聚类，计算对应结果的轮廓参数，选择最优聚类K值；步骤S8：生成区间潮流典型场景；步骤S9：根据24×K组小时出力区间计算区间潮流。本发明能够避免在全样本空间采样计算区间潮流的区间超宽度问题。

主权项

1.一种基于出力曲线聚合的区间潮流典型场景构造方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：令一段时期有L天，提供这段时期的风速、光照强度数据，并将所述数据代入到风光出力公式中进行计算，得到时期内的L条风、光日出力曲线；步骤S2：所述L条风、光日出力曲线表示为N_i＝{ψ(1),ψ(2),...,ψ(L)}，每条曲线都为一个n维向量，包含有24个时刻的风电、光伏出力数据；以L条风、光日出力曲线作为原始样本集N_i，设定聚类数目K，随机从N_i中选取一条曲线作为初始中心T⁽⁰⁾中的第一条曲线；步骤S3：根据式(1)在剩余样本中计算各曲线与的欧式距离选取d最大的曲线作为第二条初始中心曲线此时的初始中心式中表示曲线间的距离，ψ_i(k)为曲线i的第k维数据，表示聚类中心第j条曲线；对于剩下的样本集M_i(M_i∈N_i/T⁽⁰⁾)计算每条曲线到T⁽⁰⁾中曲线的距离，取距离之和最大的曲线为下一个初始中心曲线；执行K次最大距离的计算，得到K个初始聚类中心曲线步骤S4：计算原始样本集N_i中除去聚类中心曲线的剩余曲线到K个聚类中心曲线的欧氏距离，将各曲线与聚类中心中距离最近的曲线归为一类场景，由此得到K个曲线集合，每个曲线集合称为一个场景；步骤S5：计算K个场景中每条出力曲线同一时刻数据的平均值，得到新的聚类中心曲线，更新K个聚类中心曲线；步骤S6：当K个聚类中心曲线不再改变，则认为聚类收敛，L条曲线样本被划分为K类曲线集合，每个曲线集合内包含若干曲线；判断是否达到收敛条件；如果是则执行步骤S7，否则返回步骤S4；步骤S7:聚类样本由L条风、光日出力曲线构成，聚类数目K取值为范围内的整数，采用不同聚类数目K执行步骤S2到步骤S6，计算不同K值聚类后结果的总轮廓参数，比较总轮廓参数大小选择最优K值，按照该K值执行步骤S2至S6得到的K个场景即为聚类结果；步骤S8：根据各场景中RDG日出力曲线数据构造24×K组小时出力区间，生成区间潮流典型场景；步骤S9：根据步骤S8得到的24×K组小时出力区间计算区间潮流。