[發明專利]基于K-means聚類的區域風光發電資源評估方法

有效

• 申請號: 201811321715.1
• 申請日: 2018-11-08
• 公開（公告）號: CN109272258B
• 公開（公告）日: 2020-09-04
• 發明（設計）人: 楊冬;慈文斌;陳博;邢魯華;麻常輝;王昕;鄭天茹;周寧;趙康;馬歡;蔣哲;李山;李文博;牛凱;吳彬;鄧麗;劉文學
• 申請（專利權）人: 國網山東省電力公司電力科學研究院;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06F16/2458;G06K9/62
• 代理公司: 濰坊鳶都專利事務所 37215
• 代理人: 臧傳進

1.一種基于K-means聚類的區域風光發電資源評估方法，其特征是包括如下步驟：

步驟1)利用虛擬發電系統模型預處理原始的風光數據序列，將原始的風速和光照強度數據轉換為容量系數；

步驟2)構建區域資源協同系數指標，量化不同位置、種類的發電資源間的互補性，并構成新的數據集合；

步驟3)利用PCA方法處理新的數據集合，降低新數據集合維度；

步驟4)利用K-means聚類方法提取區域風光發電資源的互補性模式，并將結果可視化；

步驟2)中，區域資源協同系數指標具體為：

其中，C_A,B,j,k為觀測點j處資源A與觀測點k處資源B間的協同系數；F_A,n,j,i和u_A,n,j為觀測點j處資源A的第i個容量系數和平均容量系數；F_B,n,k,i和u_B,n,k為觀測點k處資源B的第i個容量系數和平均容量系數；

區域資源協同系數指標C_A,B,j,k的取值范圍為[0,1]，其量化了觀測點j處資源A與觀測點k處資源B間的反相關性，即量化了資源的互補性，其值越大，表示資源間的互補性越強；

平均容量系數u_A,n,j和u_B,n,k具體為：

其中，N為容量系數序列的長度；

步驟3)中，PCA方法用于處理由區域資源協同系數指標組成的新數據集合，其具體步驟為：

步驟3.1)初始化新數據集合，形成數據集合矩陣D∈R^m×m；

步驟3.2)將數據集合矩陣D標準化，形成標準化矩陣F∈R^m×m；

步驟3.3)求解標準化矩陣F的相關系數矩陣G∈R^m×m；

步驟3.4)求解相關系數矩陣G的m個特征根，確定主成分個數p；

步驟3.5)利用主成分矩陣P∈R^m×p表示數據集合，用于K-means聚類分析；

步驟3.1)中，針對研究資源種類不同，形成四種數據集合矩陣，分別對應步驟2)中計算區域資源協同系數指標時A和B為風電-光伏、風電-風電、光伏-風電和光伏-光伏，表示不同資源組合間的互補性；

步驟3.1)中，m為監測點個數；

步驟3.2)中，標準化方法具體為：

其中，f_ij為矩陣F中第i行j列的元素，d_ij為矩陣D中第i行j列的元素，u_j表示矩陣D中第j列元素的均值，s_j表示矩陣D中第j列元素的標準差，且

i＝1,2,……,m

j＝1,2,……,m

所述步驟3.3)中，相關系數矩陣求解方法具體為：

其中，g_ij為矩陣G中第i行j列的元素，f_ik為矩陣F中第i行k列的元素，f_jk為矩陣F中第i行k列的元素，u_i表示矩陣D中第i列元素的均值，且

步驟3.4)中，特征根求解根據特征方程：

|G-λE|＝0

其中，E為m維單位矩陣，且

主成分個數p確定原則為：

步驟3.5)中，主成分矩陣求解方法具體為：

對每個λ_i，i＝1,2,...,p,

解方程組Rb＝λ_jb得單位特征向量y_j，

則對應的主成分為其中，p_ij為矩陣P中第i行j列的元素，F_i為矩陣F第i行向量；λ_i為矩陣R的第i個特征值，λ_j為矩陣R的第j個特征值，b為矩陣R的特征向量，b_j為矩陣R的第j個特征向量。