基于 LHS 、 BR 与K-means的风电出力场景分析研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-25 21:41:25 发布

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#kmeans #matlab #算法

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🔥 内容介绍

随着风电在电力系统中占比的不断提高，准确分析风电出力场景对于电力系统的稳定运行与优化调度至关重要。本文提出一种基于拉丁超立方抽样（LHS）、反向旋转（BR）与 K-means 聚类算法的风电出力场景分析方法。通过 LHS 进行初始样本抽样，利用 BR 对样本进行优化，最后运用 K-means 算法对样本进行聚类削减，构建具有代表性的风电出力场景。通过算例仿真，验证了该方法在提高场景分析准确性和计算效率方面的有效性，为电力系统的规划与运行提供了可靠的技术支持。

关键词

风电出力；拉丁超立方抽样；反向旋转；K-means 聚类；场景分析

一、引言

在全球能源结构向清洁化、低碳化转型的大背景下，风力发电凭借其可再生、无污染的优势，在电力领域的地位日益重要。然而，由于风速的随机性和波动性，风电出力具有很强的不确定性，这给电力系统的稳定运行、调度控制以及规划设计带来了巨大挑战。准确分析风电出力场景，能够有效量化风电出力的不确定性，为电力系统的优化调度、可靠性评估和市场交易等提供重要依据。

目前，已有多种方法应用于风电出力场景分析，如蒙特卡罗模拟法、场景树法等。蒙特卡罗模拟法通过大量随机抽样来模拟风电出力的不确定性，虽然能够获得较为准确的结果，但计算量巨大，效率较低；场景树法能够直观地展示风电出力的变化过程，但构建过程较为复杂，且场景数量难以有效控制。因此，寻找一种高效、准确的风电出力场景分析方法具有重要的现实意义。本文将拉丁超立方抽样（LHS）、反向旋转（BR）与 K-means 聚类算法相结合，提出一种新的风电出力场景分析方法，旨在提高场景分析的准确性和计算效率。

二、相关算法原理

2.1 拉丁超立方抽样（LHS）

拉丁超立方抽样是一种分层随机抽样方法，它将变量的取值范围划分为若干个等概率的区间，在每个区间内随机抽取一个样本点，从而保证样本在整个取值范围内具有较好的均匀性和代表性。与传统的随机抽样方法相比，LHS 能够用较少的样本数量获得更全面的变量信息，大大提高了抽样效率。在风电出力场景分析中，LHS 可以根据历史风速数据或风速预测模型，对风电出力进行初始抽样，生成一系列可能的风电出力场景。

2.2 反向旋转（BR）

2.3 K-means 聚类算法

三、风电出力场景分析方法

3.1 风电出力场景生成

3.2 场景优化

3.3 场景削减

四、算例分析

4.1 算例设置

4.2 结果分析

五、结论

本文提出的基于 LHS、BR 与 K-means 的风电出力场景分析方法，通过将拉丁超立方抽样、反向旋转和 K-means 聚类算法相结合，有效提高了风电出力场景分析的准确性和计算效率。LHS 保证了初始样本的均匀性和代表性，BR 进一步优化了样本分布，K-means 实现了场景的有效削减。算例分析结果表明，该方法能够以较少的样本数量和计算时间，准确地描述风电出力的不确定性特征，为电力系统的规划、运行和调度提供了一种高效、可靠的技术手段。未来，可以进一步研究如何结合更多的不确定性因素，如负荷预测误差等，完善风电出力场景分析方法，提高电力系统应对不确定性的能力。