【摘 要】
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风电出力特性与负荷需求的形状(负荷需求具有双峰性的典型形状)不一样,难以直观得到风电出力特性曲线的大概轮廓。因此,提出改进的自适应模糊聚类算法,采用表征多时空尺度的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51667019),新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2017D01C029).
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风电出力特性与负荷需求的形状(负荷需求具有双峰性的典型形状)不一样,难以直观得到风电出力特性曲线的大概轮廓。因此,提出改进的自适应模糊聚类算法,采用表征多时空尺度的风电波动性、同时率评价指标对风电出力数据归一化处理,分段聚合降低维度,计算自适应函数α(c),确定各时段最佳聚类数c,对风电出力类型分类;引入变异离散度系数βi,剔除风电出力畸变数据;提出分区加权中位值法,辨识并提取风电出力特性概率区间带。针对新疆区域电网2015年1月份的风电出力数据,仿真计算分析风电出力特性曲线及概率区间带,验证了所提方法的
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