基于模糊C-均值聚类的时序概率潮流快速计算方法

被引：21

作者：

李国庆 ^{[1
]}

陆为华 ^{[1
]}

李赫 ^{[2
]}

边竞 ^{[1
]}

王振浩 ^{[1
]}

机构：

[1] 东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室

[2] 国网内蒙古东部电力有限公司通辽供电公司

来源：

电力自动化设备 | 2021年 / 41卷 / 04期

关键词：

扩散核; 时序变化特性; 模糊C-均值聚类; 快速计算; 概率潮流;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM744 [电力系统的计算];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

为衡量光伏出力与负荷的时序变化特性对电力系统运行状态的影响,基于模糊C-均值聚类算法提出一种时序概率潮流快速计算方法。将一天分为24个时段,采用自适应扩散核密度估计法分别建立光伏出力与负荷的概率密度分布模型,提高概率模型局部适应性,并通过Copula理论描述二者之间的相关关系;利用模糊C-均值聚类法划分光伏出力与负荷场景,利用场景聚类中心与场景发生概率代替蒙特卡洛模拟过程进行概率潮流计算,大幅减少计算次数。基于我国西北某地实际测量数据和IEEE 30节点系统进行仿真分析,结果表明所提方法能在保证准确性的前提下,提高时序概率潮流的计算速度。

引用

页码：116 / 122

页数：7

共 17 条

[1]

A Fuzzy Adaptive Probabilistic Wind Power Prediction Framework Using Diffusion Kernel Density Estimators [J].