【摘 要】
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为减少风电功率时序数据的冗余信息,提高电力系统仿真的计算效率.该文提出一种基于近邻传播聚类与马尔科夫链蒙特卡洛(affinity propagation clustering and Markov Chain Mo
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院,北京市海淀区,100083;中国电力学院研究院有限公司,北京市海淀区,100192;国网青海省电力公司,青海省西宁市,810000
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为减少风电功率时序数据的冗余信息,提高电力系统仿真的计算效率.该文提出一种基于近邻传播聚类与马尔科夫链蒙特卡洛(affinity propagation clustering and Markov Chain Monte Carlo,AP-MCMC)的风电功率时序数据聚合方法.首先,采用自相关函数与快速傅里叶变换分别对风电时序数据进行时–频域周期特性分析,选取聚类场景样本的最佳时间尺度.其次,利用近邻传播(affinity propagation,AP)算法对场景样本聚类,获取多类场景簇,并基于马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法,构建各类场景簇间的状态转移概率矩阵,生成自定义长度的聚合状态序列,最后,按照状态序列逐次单向顺序抽取场景簇中的样本,构建成具有代表性的风电时序聚合序列.以某省级电网为算例,将提出的AP-MCMC法与典型日法、典型场景集法的多元评价指标对比分析.结果表明,AP-MCMC法生成的聚合序列能更准确地反映风电功率的特征和优化策略,提高了计算精确度和效率,具有一定的工程应用价值.
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