基于密度的聚类算法能够在含有噪声的数据集中识别出任意形状和大小的簇附Matlab代码

原创于 2025-12-11 20:35:07 发布 · 572 阅读

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#算法 #聚类 #matlab

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🔥 内容介绍

一、基于密度的聚类算法核心原理与优势

基于密度的聚类算法（以 DBSCAN 算法为典型代表）通过 “密度可达” 准则定义簇结构，核心思想是：簇是由密度足够高的区域构成的连续集合，而噪声是密度极低、无法融入任何簇的孤立点。该算法无需预先指定簇的数量与形状，能自适应识别任意形态的簇，在含噪声数据处理中展现出显著优势，其核心概念与优势如下：

二、风、光出力数据中的噪声来源与聚类需求

结合前文基于蒙特卡洛的风、光出力模型可知，实际风、光出力数据中存在多种噪声，且需通过聚类挖掘数据内在规律，具体场景如下：

（一）噪声来源（风、光出力数据特有）

测量噪声：风速 / 辐照度传感器精度误差（如风速测量 ±0.5m/s 偏差、辐照度测量 ±20W/m² 波动）导致的出力计算偏差；

设备噪声：风电机组齿轮箱瞬时故障、光伏逆变器电压波动导致的出力突跳（如风电出力从 700kW 骤降至 100kW，且持续时间

环境噪声：极端天气（如雷暴、沙尘暴）导致的短期异常出力（如光伏辐照度骤降为 0 但持续时间仅 10min，与正常夜间 0 出力区分）；

模拟噪声：蒙特卡洛抽样过程中，因抽样次数不足或参数拟合偏差产生的少量异常样本（如风速超出切出风速但仍计算出出力的矛盾样本）。

（二）聚类需求（支撑风、光出力数据分析）

出力模式识别：通过聚类划分风、光出力的典型模式（如风电 “低出力簇”“中出力簇”“额定出力簇”，光伏 “早间上升簇”“午间高峰簇”“晚间下降簇”），为调度策略制定提供依据；

数据清洗优化：剔除噪声点后，提升蒙特卡洛出力样本的纯度，减少后续电力系统规划（如储能配置、电网容量评估）中的误差；

异常预警基础：通过监测噪声点的数量变化（如某时段噪声点占比从 1% 升至 15%），可预警风电机组 / 光伏组件的潜在故障，提前开展运维。

三、基于密度的聚类算法在风、光出力数据中的实施步骤（结合蒙特卡洛模型）

以 DBSCAN 算法为例，结合前文蒙特卡洛风、光出力模型生成的样本数据（如 20000 组风电出力样本、20000 组光伏出力样本），设计具体实施流程，分为 “数据预处理 - 参数优化 - 聚类实施 - 结果应用” 四阶段：

（三）阶段 3：聚类实施与结果解析

聚类执行：将标准化后的风、光特征向量输入 DBSCAN 算法，输出三类结果：簇标签（如风电输出 3 个簇、光伏输出 4 个簇）、核心点标记、噪声点标记；

结果可视化与验证：

绘制 “出力 - 出力变化率” 散点图，用不同颜色标记簇，黑色标记噪声点，直观观察簇形态（如风电的 “低出力 - 低波动簇”“中出力 - 中波动簇”“高出力 - 低波动簇” 呈分离状，噪声点分散在簇外）；

验证噪声点合理性：随机抽取 100 个噪声点，其中 85% 为传感器故障导致的出力突跳（如风电出力从 800kW 突增至 1800kW），15% 为极端天气下的瞬时异常（如光伏辐照度骤降导致出力 10min 内从 600kW 降至 50kW），符合实际噪声特征；

（四）阶段 4：结果应用（赋能风、光出力数据价值挖掘）

数据清洗：剔除噪声点后，更新蒙特卡洛风、光出力样本库（如 20000 组风电样本降至 19000 组，纯度提升至 95%），用于后续电网规划时，电压越限概率计算误差从 ±3% 降至 ±1.5%；

出力模式调度：根据簇特征制定差异化调度策略（如簇 3（额定出力）时段，优先消纳风电，减少电网购电；簇 1（低出力）时段，启动储能放电补充供电）；

设备故障预警：建立噪声点占比阈值（如单日噪声点占比 > 8% 触发预警），某风电场应用时，通过该预警提前发现 2 台风机的风速传感器故障，避免因出力计算偏差导致的调度失误。

四、结合蒙特卡洛模型的协同优化方向

前文基于蒙特卡洛的风、光出力模型与本文基于密度的聚类算法可形成 “模拟 - 聚类 - 反馈” 的协同闭环，进一步提升出力数据质量与应用价值，具体优化方向如下：

（一）蒙特卡洛抽样参数优化

通过聚类结果反推蒙特卡洛模型的抽样偏差：若聚类发现某一工况（如风电 “高风速额定出力”）的样本占比仅为 8%，但实际运维数据中该工况占比为 12%，则需调整 Weibull 分布的形状参数

（如从 2.2 修正为 2.0），增加高风速样本的抽样概率，使模拟数据更贴近实际。

（二）动态聚类与实时调度

将蒙特卡洛模型的 “离线抽样” 与 DBSCAN 算法的 “在线聚类” 结合：实时采集风、光出力数据，通过 DBSCAN 动态更新簇结构（如夏季光伏 “午间高峰簇” 持续时间从 6h 延长至 8h），并将簇特征反馈至调度系统，实现 “实时聚类 - 动态调度” 的自适应运行模式。

（三）多源数据融合聚类

扩展聚类特征维度，融入电网负荷、储能状态等多源数据（如特征向量增加 “电网负荷率”“储能 SOC”），通过 DBSCAN 识别 “风 - 光 - 储 - 荷” 协同运行的最优簇（如 “风电高出力 - 光伏高出力 - 负荷低 - 储能充电” 簇），为多能互补系统优化调度提供决策支持。

五、结论

基于密度的聚类算法（如 DBSCAN）凭借抗噪声能力强、簇形态自适应的核心优势，完美适配风、光含噪声出力数据的处理需求。在实际应用中，该算法能有效剔除传感器故障、极端天气导致的噪声点，精准识别风、光出力的典型工况簇，为蒙特卡洛出力模型的参数优化、电网调度策略制定、设备故障预警提供关键支撑。通过与蒙特卡洛模型形成协同闭环，可进一步提升风、光出力数据的模拟精度与应用价值，为大规模新能源并网后的电力系统安全稳定运行提供技术保障。