基于改进SBR的风电出力典型场景提取与分析.docx

基于改进SBR的风电出力典型场景提取与分析 本文提出了一种基于量-形距离的同步回代缩减算法（Simultaneous Backward Reduction algorithm based on Quantity-Contour Distance，SBR-QC），以解决传统聚类算法无法兼顾时间序列数量和形状特征、聚类数确定依据不足等问题。该算法首先将反映风电出力过程线数量、形状、峰谷差等特性指标引入同步回代缩减（SBR）算法，对风电出力过程场景进行缩减，得到不同场景数下的风电出力过程及对应概率。然后，综合考虑类内相似度和类间差异度，提出新的聚类有效性指标场景缩减（Scenario Reduction，SD）作为确定提取场景数的依据。 风电出力具有随机性、间歇性和不确定性，对电力系统安全稳定运行造成了不利影响。因此，需要针对性地制定风电出力计划，从大量风电出力数据中提取典型出力过程，以便电网合理调度分配多种能源，提高电网运行安全性、经济性，增大电网对清洁能源的消纳能力。 聚类算法是一种较为常用的典型场景提取方法，常见的有K-means、模糊C均值（Fuzzy C-means，FCM）聚类算法、分层聚类算法等。然而，传统的聚类算法易受初始聚类中心的影响，在迭代过程中易陷入局部最优解，且提取场景数难以确定。 基于此，本文提出了一种基于量-形距离的同步回代缩减算法（SBR-QC），以解决传统聚类算法的不足之处。该算法通过引入同步回代缩减（SBR）算法和新的聚类有效性指标场景缩减（SD），可以更好地提取风电出力典型场景，提高电网运行安全性和经济性。 关键词：风电出力、典型场景、有效性指标、聚类数。 知识点： 1. 风电出力具有随机性、间歇性和不确定性，对电力系统安全稳定运行造成了不利影响。 2. 需要针对性地制定风电出力计划，从大量风电出力数据中提取典型出力过程，以便电网合理调度分配多种能源，提高电网运行安全性、经济性，增大电网对清洁能源的消纳能力。 3. 聚类算法是一种较为常用的典型场景提取方法，常见的有K-means、模糊C均值（Fuzzy C-means，FCM）聚类算法、分层聚类算法等。 4. 传统的聚类算法易受初始聚类中心的影响，在迭代过程中易陷入局部最优解，且提取场景数难以确定。 5. 基于量-形距离的同步回代缩减算法（SBR-QC）可以解决传统聚类算法的不足之处，通过引入同步回代缩减（SBR）算法和新的聚类有效性指标场景缩减（SD），可以更好地提取风电出力典型场景，提高电网运行安全性和经济性。 6. 风电出力典型场景提取的重要性在于提高电网运行安全性和经济性，增大电网对清洁能源的消纳能力。 7. 本文提出了一种基于量-形距离的同步回代缩减算法（SBR-QC），以解决传统聚类算法无法兼顾时间序列数量和形状特征、聚类数确定依据不足等问题。 8. 风电出力典型场景提取可以通过聚类算法、机器学习算法等方法实现。 9. 风电出力典型场景提取的应用前景广阔，可以应用于电网规划、电力系统优化、清洁能源消纳等领域。