[發明專利]一種建立電力系統聚類負荷模型的方法

有效

• 申請號: 201310035067.4
• 申請日: 2013-01-30
• 公開（公告）號: CN103106344A
• 公開（公告）日: 2013-05-15
• 發明（設計）人: 陳凡;衛志農;孫國強;孫永輝;張偉;劉玉娟;楊雄;袁陽;陸子剛;潘春蘭
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

技術領域

本發明屬于電力系統可靠性評估技術領域，具體涉及一種建立電力系統聚類負荷模型的方法。

背景技術

電力系統充裕度評估能夠為制定電力系統的發展規劃和系統的運行調度提供參考依據。根據系統狀態抽取方法的不同，電力系統充裕度評估算法可分為解析法、狀態抽樣法和狀態持續時間抽樣法。其中狀態持續時間抽樣法直接采用年時序負荷曲線作為負荷模型，而解析法和狀態抽樣法則采用多級負荷模型，多級負荷模型的準確性將直接影響到可靠性評估結果的準確性。

在形成電力系統充裕度評估中的聚類負荷模型時，為了節約聚類時間和提高聚類模型精度，可以先將電力系統的年時序負荷按照從大到小的順序排列，然后對排序后的負荷進行聚類從而獲取多級負荷模型。通常采用K-均值聚類技術來建立與排序后的負荷曲線對應的多級水平負荷模型，然而K-均值聚類算法存在聚類中心初始值和聚類數難以選擇的問題。針對聚類中心初始值難以選擇的問題，基于層次聚類的K-均值聚類改進算法通過先應用層次聚類算法得到一個初始的劃分，并計算每個類內對象的均值從而得到了初始聚類中心；基于均值-標準差的K-均值聚類改進算法則通過利用均值、標準差來選取聚類中心初始值。研究結果表明，如果單獨采用其中的某種改進算法來建立電力系統年時序負荷的聚類模型，所得的聚類負荷模型在用于電力系統充裕度評估時模型精度不夠高。采用基于層次聚類的K-均值聚類算法雖然可以對高水平部分的負荷進行精確的聚類，但同時也對低水平部分的負荷進行了細致卻幾乎無益的聚類，而且實際電力負荷模型通常采用一年的8760個小時的負荷水平為原始數據，采用基于層次聚類的K-均值聚類算法對8760個小時的負荷進行聚類計算將耗費大量的計算時間。而基于均值-標準差的K-均值聚類算法在建立初始聚類中心時對分散負荷點的處理比較粗糙，無法對相對稀疏的高水平負荷或者低水平負荷精確的聚類，而這其中高負荷水平部分的粗糙聚類將會使得計算結果出現較大的誤差。針對聚類數的選擇問題，2011年第39卷第10期《電力系統保護與控制》中的“基于二分法的聚類負荷模型及其在電力系統可靠性評估中的應用”一文提出利用二分法來快速確定聚類數，將顯著性水平作為聚類方案好壞的評價標準，沒有考慮到聚類數對電力系統充裕度評估計算速度的影響，因此得出的聚類數太多，不利于快速計算得出充裕度指標。

因此，需要一種新的建立電力系統聚類負荷模型的方法以解決上述問題。

發明內容

發明目的：本發明針對現有技術中電力系統聚類負荷模型建立方法在用于電力系統充裕度評估時的缺陷，提供一種計算精度高、收斂速度快的建立電力系統聚類負荷模型的方法。

技術方案：為解決上述技術問題，本發明的建立電力系統聚類負荷模型的方法采用如下技術方案：

一種建立電力系統聚類負荷模型的方法，包括以下步驟：

1)、輸入電力系統時序負荷數據；

2)、對所述時序負荷數據進行降序排列得到負荷持續時間曲線；

3)、將步驟2)得到的所述負荷持續時間曲線按照負荷水平對可靠性影響的貢獻劃分成不同的分區，分區的數目為n；

4)、設定第i個分區的聚類數的初始值和改進效率閾值η_is，其中，i=1，2，…，n；

5)、將第i個分區的聚類數加倍，其中，i=1，2，…，n；

6)、對不同的分區選擇相應的方法來選取初始聚類中心初始值，并根據步驟5)所得的聚類數進行聚類；

7)、計算第i個分區的改進效率值η_i，其中，η_i值由下式計算得到：