【摘 要】
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针对可再生能源发电,尤其是风力、光伏发电的出力不确定性问题,结合改进后的K-means聚类方法对发电的状态进行场景划分。首先建立风力、光伏发电的不确定性模型,选用合适的概
【机 构】
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上海电机学院电气学院,国网东营市垦利区供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51477099),上海市自然科学基金项目(15ZR1417300,14ZR1417200)
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针对可再生能源发电,尤其是风力、光伏发电的出力不确定性问题,结合改进后的K-means聚类方法对发电的状态进行场景划分。首先建立风力、光伏发电的不确定性模型,选用合适的概率密度函数进行拟合;之后结合密度聚类和提出的混合评价函数,对基本的K-means聚类算法进行改进,解决了算法的初始聚类中心和聚类个数难以选取的问题;然后运用改进后的K-means聚类对某地风力、光伏发电场景进行聚类划分,从而将不确定性问题转化成确定性问题。最后通过对场景划分的算例进行分析,验证了所提方法的工程实用性。
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