[发明专利]一种基于改进模糊聚类算法的光伏电站等值建模方法

摘要

本发明公开了一种基于改进模糊聚类算法的光伏电站等值建模方法，其步骤包括：1确定各光伏发电单元聚类指标并进行标准化处理；2设置聚类参数，初始化隶属度矩阵；3通过改进模糊聚类算法对光伏发电单元进行聚类分组；4按照聚类结果，计算等值参数，合并光伏发电单元；5通过误差分析验证等值模型的正确性。本发明能对众多光伏发电单元进行科学有效地分组等值，从而能提高大规模光伏电站等值模型的精度。

主权项

1.一种基于改进模糊聚类算法的光伏电站等值建模方法，其特征是按如下步骤进行：步骤一、确定各光伏发电单元聚类指标并进行标准化处理：步骤1.1、建立光伏发电单元并网仿真模型，并设置不同的光伏阵列参数及并网逆变器参数；然后分别在各个光伏并网侧母线处设置故障点，从而获取各个并网光伏单元的动态特性曲线；步骤1.2、令光伏逆变器的控制参数向量为[K_UP,K_UI,K_QP,K_QI]并作为光伏聚类内部指标向量，其中，K_UP,K_UI分别是外环控制中电压控制的比例系数和积分系数，K_QP,K_QI分别是外环控制中无功功率控制的比例系数和积分系数；令光伏聚类外部指标向量为[P₀,t_p0,Q₀,t_q0]，其中，P₀为有功功率的第一摆峰值、t_p0为仿真模型动态过程开始到有功第一摆峰值所需时间、Q₀为无功功率的第一摆峰值、t_q0为仿真模型动态过程开始到无功第一摆峰值所需时间；步骤1.3、将任意第j个光伏单元内部聚类指标向量[K_UP,K_UI,K_QP,K_QI]依次记为[x_j⁽¹⁾,x_j⁽²⁾,x_j⁽³⁾,x_j⁽⁴⁾]，将第j个光伏单元外部聚类指标向量[P₀,t_p0,Q₀,t_q0]依次记为[x_j⁽⁵⁾,x_j⁽⁶⁾,x_j⁽⁷⁾,x_j⁽⁸⁾]，并将第j个光伏单元任意第t个指标记为x_j^(t)，t＝1,2,…,8；j＝1,2,…,n；n为光伏发电单元的数量；步骤1.4、对第j个光伏单元第t个指标x_j^(t)进行标准化处理，得到标准化后的指标利用式(1)获得第j个光伏发电单元的聚类指标向量x_j，从而获得n个光伏发电单元的聚类指标向量X＝{x₁,x₂,…,x_j,…,x_n}：步骤二、将光伏发电单元的聚类指标向量从原始的数据空间R^s映射到特征空间H中，建立特征空间H的目标函数和隶属度迭代公式：步骤2.1、利用所述聚类指标向量X构建原始聚类数据空间R^s；再利用函数K(x_α,x_β)＝<φ(x_α),φ(x_β)>计算原始空间Rs中任意两点x_α与x_β经映射后在特征空间H中的内积，从而把原始的数据空间R^s映射到特征空间H，并得到特征矩阵其中，s是样本空间的维数；φ(·)表示从原始的数据空间R^s到特征空间H的映射，<·,·>表示特征空间H中的内积运算；且1≤α,β≤n；步骤2.2、设定初始化聚类个数c为2，并令最大聚类个数为c_max；令W＝[ω₁,ω₂,...,ω_i,...,ω_c]表示特征空间中的聚类中心，其中，ω_i表示第i个聚类中心，1≤i≤c；令当前迭代次数为k，并初始化k＝0；设定最大迭代次数为M、迭代收敛精度为ε，且ε＞0；令第k次迭代的隶属度迭代矩阵其中，是第k次迭代的第j个光伏发电单元的聚类指标向量x_j经φ映射后属于第i类聚类中心ω_i的隶属度值；步骤2.3、利用式(2)更新第k次迭代时第i类聚类中心的映射矩阵式(2)中，T代表矩阵的转置；步骤2.4、利用式(3)将第k次迭代时的第i个聚类中心写成映射后特征空间H中点的线性组合：式(5)中，φ(X)表示对向量X的映射，且φ(X)＝(φ(x₁),φ(x₂),...,φ(x_n))；步骤2.5、利用式(4)得到第k次迭代时第j个光伏发电单元的聚类指标向量x_j经φ映射后与第i个聚类中心在特征空间H中的距离步骤2.6、设置模糊系数为m，并以第k次迭代时第j个光伏发电单元的聚类指标向量x_j经φ映射后与第i类聚类中心在特征空间H中的距离总和最小为目标，建立如式(5)所示目标函数：步骤2.7、设置如式(6)所示的隶属度矩阵约束条件：步骤2.8、利用拉格朗日乘数法，在式(6)所示的隶属度矩阵约束条件下，求取式(5)所示目标函数的极值，从而更新第k次迭代的隶属度迭代矩阵U^(k)，并得到第k+1次迭代的隶属度迭代矩阵U^(k+1)；步骤2.8.1、令逻辑表达式判断是否成立，若成立，则利用式(7)得到第k+1次迭代时第j个光伏发电单元的聚类指标向量x_j属于第i类聚类中心的隶属度值否则，执行步骤2.8.2；步骤2.8.2、判断是否存在j使得对任意i有若是，则利用式(8)得到第k+1次迭代时第j个光伏发电单元的聚类指标向量x_j属于第i类聚类中心的隶属度值若不是，则执行步骤2.8.3；步骤2.8.3、判断是否存在i使得对任意j有若存在，则利用式(9)得到第k+1次迭代时第j个光伏发电单元的聚类指标向量x_j属于第i类聚类中心的隶属度值否则，利用式(10)得到第k+1次迭代时第j个光伏发电单元的聚类指标向量x_j属于第i类聚类中心的隶属度值步骤2.9、判断||U^(k+1)‑U^(k)||≤ε或k＞M是否成立，若成立，则得到第k次迭代时的聚类中心W^(k)和隶属度迭代矩阵U^(k)并作为当前聚类个数c下的光伏聚类结果，再执行步骤三；否则，令k+1赋值给k，并返回步骤2.3顺序执行；步骤三、改变光伏电站聚类个数c为c+1后，重复步骤二，从而得到下一个聚类个数c对应的光伏聚类结果；利用式(11)所示的有效性函数对每一次光伏聚类结果进行分析，确定最佳有效性指标V_best对应的光伏电站聚类个数c_best和相应的隶属度矩阵U_best，并作为最终聚类结果：式(11)中，det(·)表示求取行列式函数，F_i表示第i类聚类中心的模糊协方差矩阵，且步骤四、根据所示最终聚类结果，将最佳有效性指标V_best对应的光伏电站聚类个数c_best中同一类别的各个编号对应的光伏发电单元合并成一个等值光伏发电单元，从而得到光伏电站多机等值模型；步骤4.1、获取第i个聚类中心ω_i对应的光伏逆变器控制参数，1≤i≤c_best，并利用式(12)所示的加权平均方法求取第i个等值光伏并网逆变器第t个控制参数的值从而得到聚类后第i个等值光伏并网逆变器中光伏逆变器的4个内部控制参数：式(12)中，λ_i表示第i个聚类中包含的光伏单元的个数；表示第i个聚类中包含的第m个光伏单元的第t个控制参数；步骤4.2、设c_best个聚类中任意第i个聚类共有ψ_i个光伏发电单元，利用式(13)分别获得第i个聚类的等值光伏阵列的容量参数电压参数和电流参数式(13)中，表示第i个聚类中第m个光伏发电单元的容量，表示第i个聚类中ψ_i个光伏发电单元出口电压平均值；表示第i个聚类中第m个光伏发电单元的输出电流；步骤4.3、利用式(14)对第i个聚类中等值光伏并网逆变器交流侧的滤波电感滤波电容和直流侧滤波电容进行等值：式(14)中，L_f、C_f、C_dc分别为第i个聚类中等值光伏并网逆变器的ψ_i个光伏发电单元的交流滤波电感平均值、交流滤波电容平均值、直流侧滤波电容平均值；步骤4.4、利用式(15)获得第i个聚类中集电线路等值阻抗式(15)中，P_Zs为流过第i个聚类中等值集电线路阻抗的总功率；P_Zm为流过第i个聚类中ψ_i个光伏发电单元的第m个光伏发电单元的集电线路阻抗Z_im的功率，Z_im为第i个聚类中ψ_i个光伏发电单元的第m个光伏发电单元的集电线路阻抗，1≤m≤ψ_i；步骤五、利用式(16)和式(17)分别获得所述光伏电站多机等值模型的有功功率误差E_p和无功功率误差Q_p，并以所述有功功率误差E_p和无功功率误差Q_p对所述光伏电站多机等值模型进行评价：式(16)和式(17)中，τ为所要分析时间段内的采样点数；P_λ、Q_λ分别为光伏电站详细模型在公共连接点PCC处的有功功率和无功功率的采样值；分别为光伏电站多机等值模型在公共连接点PCC处的有功功率和无功功率的采样值。