【摘 要】
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随着分布式光伏集群的建设和集群控制的需求,不仅需要单个光伏站点的信息,而且需要光伏集群内各站点的综合信息,亟须发展光伏集群出力时空的随机模拟模型.而光伏集群内各站点出力在时间和空间上的相关性,使得光伏集群出力特性的随机模拟模型的准确性不能保证.为此,文章提出了一种基于特征聚类的光伏集群出力时空随机模拟模型.该方法基于k-means特征聚类方法,考虑不同站点出力时空相关性特征,将光伏出力以天气类型划
【基金项目】
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国网河北省电力有限公司科技项目资助(SGHEDK00DYJS1900304); 国家自然科学基金资助青年项目(61903293);
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随着分布式光伏集群的建设和集群控制的需求,不仅需要单个光伏站点的信息,而且需要光伏集群内各站点的综合信息,亟须发展光伏集群出力时空的随机模拟模型.而光伏集群内各站点出力在时间和空间上的相关性,使得光伏集群出力特性的随机模拟模型的准确性不能保证.为此,文章提出了一种基于特征聚类的光伏集群出力时空随机模拟模型.该方法基于k-means特征聚类方法,考虑不同站点出力时空相关性特征,将光伏出力以天气类型划分为4类,并依此构建单站点出力的马尔可夫链的时序模型,利用不同站点间时空的相似性完成对光伏集群的数据模拟,为分布式光伏集群的建设和集群控制提供数据参考.基于河北电网部分实际光伏电站的仿真计算,验证了所提数据模拟方法的正确性和有效性.
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