【风场景生成与削减】【m-ISODATA、kmean、HAC】无监督聚类算法，用于捕获电力系统中风场景生成与削减研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着全球能源结构向清洁低碳转型，风力发电作为可再生能源的重要组成部分，在电力系统中的占比持续提升。然而，风能具有间歇性、波动性和随机性的固有特性 —— 风速和风向会受季节、天气、地形等因素影响，导致风电出力难以精准预测。这种不确定性给电力系统的调度运行、电网规划和安全稳定控制带来了巨大挑战：若过度考虑风电波动的极端情况，会增加系统备用容量配置成本；若低估波动风险，则可能引发供电缺口、电压不稳定甚至大面积停电事故。

风场景生成与削减技术是应对风电不确定性的关键手段：风场景生成通过模拟不同工况下的风电出力序列，构建能够覆盖未来风电波动范围的多场景集合；风场景削减则在保证场景代表性的前提下，减少场景数量，降低后续电力系统优化计算的复杂度（如机组组合、经济调度等问题的求解难度）。

传统的风场景生成方法（如蒙特卡洛模拟、时序预测模型）虽能生成大量场景，但存在场景冗余度高、计算效率低的问题；而简单的场景削减方法（如随机抽样、均值筛选）难以保证削减后场景的代表性。无监督聚类算法（如 m-ISODATA、kmean、HAC）能够通过数据驱动的方式，自动挖掘风电出力序列的内在规律，将相似场景归为一类并保留典型场景，在 “场景代表性” 与 “计算复杂度” 之间实现平衡，为电力系统风场景优化提供了高效解决方案。

二、核心技术基础：三种无监督聚类算法原理

无监督聚类算法的核心是根据数据样本的 “相似性” 或 “距离”，将样本划分为若干个互不重叠的簇（Cluster），使得同一簇内样本的相似度高，不同簇间样本的相似度低。针对风电出力序列的特性（如时序性、高维度、波动性），以下三种算法在风场景生成与削减中具有显著适用性：

（一）kmean 聚类算法

kmean 算法是最经典的划分式聚类算法，具有原理简单、计算效率高的特点，适用于大规模风电场景数据的快速聚类。

（二）层次凝聚聚类（HAC）

层次凝聚聚类（Hierarchical Agglomerative Clustering, HAC）是一种基于 “层次树” 的聚类算法，无需预先指定簇数量，能够直观展示场景间的层级关系，适用于需要明确场景分类逻辑的风场景削减任务。

四、应用效果分析与对比

以某地区 100MW 风电场为例，基于 2023 年的历史风速数据（小时级，共 8760 个数据点），生成 5000 个原始风电场景，分别采用 kmean、HAC、m-ISODATA 三种算法进行场景削减（目标削减到 50 个典型场景），对比分析三种算法的性能：

（一）性能指标定义

1. 计算效率：算法运行时间（硬件环境：Intel Core i7-12700H，16GB 内存）；

1. 场景代表性：典型场景与原始场景的 “出力曲线相似度”（采用动态时间规整（DTW）距离衡量，距离越小相似度越高）；

1. 鲁棒性：添加 10% 的异常场景（如出力骤降 30% 的极端场景）后，算法对异常值的剔除能力（异常值识别准确率）。

五、工程应用与未来方向

（一）在电力系统中的工程应用

1. 机组组合优化：将削减后的典型风场景作为输入，构建考虑风电不确定性的机组组合模型，降低模型求解复杂度（如将 5000 个场景削减到 50 个，求解时间从 2 小时缩短到 15 分钟）；

1. 电网风险评估：基于典型风场景，模拟不同风电出力水平下的电网潮流分布，评估电压越限、线路过载等风险，为电网运维提供决策支持；

1. 储能容量配置：通过典型风场景分析风电出力的波动规律，优化储能系统的充放电策略和容量配置，提高风电消纳率（如某风电场采用 m-ISODATA 削减后的场景，储能配置成本降低 12%）。

（二）未来研究方向

1. 多算法融合：结合 kmean 的高效性和 m-ISODATA 的鲁棒性，提出 “kmean 初始化 + m-ISODATA 调整” 的混合聚类算法，进一步提升性能；

1. 时序聚类优化：当前算法多基于静态特征（如出力均值、标准差）聚类，未来可引入时序特征（如出力变化率、周期性），提高对风电时序规律的捕获能力；

1. 与深度学习结合：利用自编码器（Autoencoder）对风电出力序列进行特征提取，再结合聚类算法，提升高维时序数据的聚类精度；

1. 动态场景更新：针对风电出力的季节变化特性，构建动态聚类模型，实现典型场景的实时更新（如每月重新聚类一次），适应风电出力的时变规律。

六、研究总结

本研究将 m-ISODATA、kmean、HAC 三种无监督聚类算法应用于电力系统风场景生成与削减，通过 “场景生成 - 预处理 - 聚类 - 典型提取” 的流程，实现了风电不确定性场景的高效优化。研究表明：

1. 无监督聚类算法能够在保证场景代表性的前提下，显著减少场景数量，降低电力系统优化计算的复杂度；

1. 三种算法各有优势：kmean 高效、HAC 层级清晰、m-ISODATA 鲁棒性强，需根据风电场的实际场景特性选择；

1. 削减后的典型场景可有效支撑电力系统的调度运行、规划设计和风险评估，为高比例风电接入下的电网安全稳定运行提供技术保障。

未来，随着风电渗透率的进一步提升，风场景生成与削减技术将向 “多能源协同”“动态自适应”“智能学习” 方向发展，无监督聚类算法作为数据驱动的核心工具，将在其中发挥更加重要的作用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 阮琼,马碗丽.5-(H-酸偶氮)-8-氨基喹啉与铜显色反应研究应用[J].广西化工, 2000(S1):180-181.

[2] 张凌睿.基于脉冲神经网络的无监督学习关键模块的研究[D].电子科技大学[2025-11-13].

[3] 程延伟,吕强,谢永成,等.装甲车辆电源系统智能故障诊断方法研究[J].计算机测量与控制, 2011, 19(6):4.DOI:CNKI:SUN:JZCK.0.2011-06-049.

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

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2.15 模糊小波神经网络预测和分类

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