【风光场景生成】基于改进ISODATA的负荷曲线聚类算法附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-30 20:35:27 发布

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#算法 #聚类 #matlab

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🔥 内容介绍

一、研究背景：风光消纳对负荷聚类的特殊需求

在风光一体化并网场景中，风电的间歇性（如夜间出力高峰）与光伏的波动性（如午间出力峰值），要求负荷资源具备 “时空匹配” 的调度能力。负荷曲线聚类作为用户侧资源分类与调控的核心技术，需解决两大关键问题：一是传统 ISODATA 算法对初始聚类中心敏感、迭代次数不稳定，难以适配风光场景下负荷的动态变化（如居民负荷因光伏自发自用导致的曲线形态改变）；二是常规聚类仅关注负荷功率时序特征，未融合风光出力相关性，无法精准识别 “可消纳风光” 的负荷群体。基于改进 ISODATA 的负荷曲线聚类算法，通过优化初始中心选择与聚类评价指标，可实现风光场景下负荷资源的精细化分类，为源荷协同调度提供支撑。

二、传统 ISODATA 算法的局限性与改进方向

（一）传统算法的核心瓶颈

初始聚类中心随机性强

传统 ISODATA 通过随机选取样本作为初始中心，易导致聚类结果陷入局部最优。例如，在某工业园区负荷聚类中，随机初始中心使同类负荷（如连续生产负荷）的聚类准确率仅为 65%，且多次运行结果差异率达 20%。

迭代终止条件模糊

依赖 “聚类数变化阈值” 与 “迭代次数上限” 双重条件，当负荷曲线存在多峰值（如商业负荷的午间、晚间双高峰）时，易提前终止迭代，导致聚类欠拟合。

未考虑风光相关性

仅以负荷功率时序距离作为相似度度量，忽略负荷与风光出力的协同特性（如某时段负荷高峰与光伏出力高峰的重合度），无法筛选出具备风光消纳潜力的负荷类型。

（二）改进 ISODATA 的关键技术路径

基于密度 - 距离的初始中心优化

融合 K-means++ 与 DBSCAN 的优势：①先通过 DBSCAN 识别负荷曲线的高密度区域（密度阈值基于风光出力波动周期设定，如风电场景取 24 小时、光伏场景取 12 小时）；②在各高密度区域内，按 K-means++ 的 “最大距离原则” 选取初始中心，避免随机选取导致的偏差。某居民社区负荷聚类实验中，改进后初始中心的稳定性提升至 90%，同类负荷聚类准确率达 88%。

引入风光相关性的聚类评价指标

构建 “时序相似度 - 风光协同度” 双维度评价体系：①时序相似度采用动态时间规整（DTW）算法，计算负荷曲线的形态差异（如工业负荷的平稳性与商业负荷的波动性）；②风光协同度通过皮尔逊相关系数计算，量化负荷与风光出力的相关性（如负荷高峰与光伏午间出力高峰的相关系数≥0.6 为高协同度），替代传统单一的欧氏距离度量。

自适应迭代终止机制

设定 “聚类内误差平方和（SSE）变化率 + 风光协同度稳定性” 双重终止条件：当连续 3 次迭代的 SSE 变化率≤5%，且同类负荷的风光协同度标准差≤0.1 时，终止迭代，避免过拟合与欠拟合。某风光储联合场景实验中，改进后迭代次数波动范围从 15-40 次缩小至 20-25 次，聚类结果一致性提升 35%。

三、改进 ISODATA 的负荷曲线聚类流程

四、风光场景下的聚类结果应用

（一）光伏场景：午间负荷的精准调度

聚类结果分类

通过改进 ISODATA 将负荷分为三类：①A 类（午间高负荷 - 光伏协同度 0.72）：如商场空调负荷，午间 11:00-15:00 功率高峰与光伏出力高峰重合；②B 类（午间低负荷 - 光伏协同度 0.35）：如居民照明负荷，午间功率低谷；③C 类（全时段平稳负荷 - 光伏协同度 0.58）：如数据中心基础负荷。

调度策略实施

对 A 类负荷，通过分时电价激励其午间优先使用光伏自发自用电力，减少电网购电；对 B 类负荷，引导其午间启动可调节设备（如居民电动汽车充电），消纳光伏盈余出力。某试点中，该分类使光伏本地消纳率提升 22%。

（二）风电场景：夜间负荷的协同消纳

聚类结果分类

针对风电夜间（22:00 - 次日 6:00）出力高峰，聚类得到：①D 类（夜间高负荷 - 风电协同度 0.68）：如工业连续生产负荷，夜间功率稳定；②E 类（夜间低负荷 - 风电协同度 0.23）：如居民生活负荷，夜间功率低谷；③F 类（可转移负荷 - 风电协同度 0.81）：如电动汽车充电负荷，可灵活调整至夜间。

调度策略实施

对 D 类负荷，签订风电直供协议，保障夜间风电消纳；对 F 类负荷，通过 V2G 技术引导其夜间充电，同时利用改进 NILM 技术监测充电状态，确保负荷响应率≥90%。某风电场应用后，夜间风电弃风率从 18% 降至 7%。

（三）风光一体化场景：负荷资源的动态匹配

基于改进 ISODATA 的实时聚类功能（每 24 小时更新一次聚类结果），构建 “风光出力预测 - 负荷聚类 - 调度指令下达” 的闭环体系：①根据次日风光出力预测曲线（采用 RVM-Adaboost 模型预测），动态调整聚类权重（如次日光伏出力占比高时，增加光伏协同度权重）；②识别出 “可跟踪风光出力” 的负荷集群（如商业建筑储能 + 电动汽车组合负荷），通过虚拟电厂平台下达联合调度指令，实现风光出力与负荷需求的实时平衡。某风光一体化园区应用后，源荷匹配偏差率从 15% 降至 5% 以下。

五、未来优化方向