【风场景生成与削减】基于m-ISODATA、kmean、HAC无监督聚类算法实现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

摘要: 风电的不确定性对电力系统安全稳定运行构成重大挑战。精确的风场景模拟和有效削减冗余场景对于提高电力系统规划和运行的效率至关重要。本文针对电力系统中风电功率预测结果，基于m-ISODATA、K-means和HAC三种无监督聚类算法，提出了一种新的风场景生成与削减方法。通过对不同算法的性能比较与分析，探讨了其在风电功率预测场景聚类及场景削减中的适用性，并验证了该方法的有效性和可行性。研究结果表明，选择合适的聚类算法并优化参数设置能够有效地生成代表性强、数量适中的风场景，降低电力系统规划和运行的计算复杂度，提高分析效率。

关键词: 风场景生成；风场景削减；m-ISODATA；K-means；HAC；无监督聚类；电力系统；风电功率预测

1 引言

随着全球对清洁能源的需求日益增长，风电在电力系统中的占比不断提高。然而，风电功率具有显著的波动性和间歇性，给电力系统调度和运行带来了巨大的挑战。准确预测风电功率并有效管理其不确定性是保障电力系统安全稳定运行的关键。概率方法是预测风电功率不确定性的常用方法，其核心在于生成大量具有代表性的风电功率场景。然而，大量的风电功率场景会显著增加电力系统仿真和优化的计算负担。因此，开发高效的风场景生成与削减方法具有重要的理论意义和实际应用价值。

传统的场景生成方法，如蒙特卡洛模拟法，虽然能够生成大量的场景，但其计算成本较高，且生成的场景可能存在冗余。而场景削减方法，如基于主成分分析（PCA）的场景削减法，虽然能够降低场景数量，但可能会丢失重要的场景信息。因此，需要探索更有效、更精确的风场景生成与削减方法。

本文提出了一种基于无监督聚类算法的风场景生成与削减方法。无监督聚类算法能够自动识别数据中的潜在结构，将相似的风电功率预测结果聚类到一起，从而生成具有代表性的场景。同时，通过选择合适的聚类中心作为代表性场景，可以有效地削减场景数量，降低计算复杂度。本文选取了三种常用的无监督聚类算法：m-ISODATA、K-means和HAC，分别对风电功率预测结果进行聚类分析，并比较其在风场景生成与削减中的性能。

2 研究方法

2.1 数据预处理

本文采用某风电场的历史风电功率预测数据作为研究对象。首先对数据进行清洗，去除异常值和缺失值。然后，根据实际需求对数据进行归一化处理，以消除量纲的影响，提高聚类算法的精度。常用的归一化方法包括最小-最大归一化和Z-score标准化等。

2.2 无监督聚类算法

本文选用了三种常用的无监督聚类算法：

• K-means算法: K-means算法是一种基于划分的聚类算法，其目标是将数据划分成K个簇，使得每个数据点与其所属簇的中心之间的距离最小。算法的关键在于确定合适的K值以及簇中心的初始位置。

• m-ISODATA算法: m-ISODATA算法是K-means算法的改进版本，它能够根据数据的分布自动调整簇的数量。算法通过分裂和合并簇来适应数据的变化，具有更好的自适应性。

• HAC算法 (层次聚类算法): HAC算法是一种层次聚类算法，它通过不断地合并或分裂簇来构建层次结构。HAC算法有多种不同的连接方式，例如单连接、全连接和平均连接等。

2.3 风场景生成与削减

基于以上三种聚类算法，本文提出如下风场景生成与削减流程：

1. 数据输入: 输入风电功率预测数据。

2. 聚类分析: 利用选择的聚类算法对数据进行聚类分析，得到若干个簇。

3. 场景生成: 将每个簇的中心作为代表性风场景。

4. 场景削减: 根据预设的场景数量阈值，选择聚类中心对应的场景，实现场景削减。 可以选择保留聚类中心数量最多的簇，或者根据簇内数据的数量或方差来选择代表性场景。

5. 结果输出: 输出生成的代表性风场景。

3 结果与分析

本文利用实际风电功率预测数据，分别采用m-ISODATA、K-means和HAC三种算法进行风场景生成与削减实验。通过比较不同算法生成的场景数量、场景代表性和计算时间等指标，评估不同算法的性能。 实验结果将以图表形式展示，并进行详细的分析，包括算法参数选择对结果的影响，以及不同算法的优缺点。 此外，本文将对生成的场景进行验证，评估其对电力系统安全稳定运行的影响。 例如，可以使用生成的场景进行电力系统规划和运行仿真，比较不同场景下的系统运行状态，评估场景的代表性和有效性。

4 结论与展望

本文基于m-ISODATA、K-means和HAC三种无监督聚类算法，提出了一种新的风场景生成与削减方法。通过实验结果分析，可以得出不同算法在风场景生成与削减中的适用性结论。 本文的研究结果为电力系统规划和运行提供了有效的技术支撑，降低了计算复杂度，提高了分析效率。

未来的研究方向可以考虑以下几个方面：

• 探索更先进的聚类算法，例如基于密度的聚类算法DBSCAN等，提高场景生成的精度和效率。

• 将风电功率预测的不确定性与其他不确定性因素（如负荷预测不确定性）结合起来，进行多因素联合场景生成与削减。

• 开发更有效的场景选择策略，更好地平衡场景数量和代表性之间的关系。

• 将该方法应用于实际电力系统运行中，并进行进一步的验证和完善。

⛳️ 运行结果

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

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