受限于自然条件,光伏出力具有很强的随机性。为准确评估轨道交通基础设施分布式光伏发电的光伏出力特性,提出一种基于改进K-means聚类算法的轨道交通基础设施分布式光伏发电典型场景生成方法,并基于此进行光伏出力特性分析。首先,基于...受限于自然条件,光伏出力具有很强的随机性。为准确评估轨道交通基础设施分布式光伏发电的光伏出力特性,提出一种基于改进K-means聚类算法的轨道交通基础设施分布式光伏发电典型场景生成方法,并基于此进行光伏出力特性分析。首先,基于分布式光伏发电设施以及气象数据,利用PVsyst软件模拟光伏发电出力数据。然后,针对基本K-means聚类算法聚类参数和初始聚类中心盲目性高的问题,结合聚类有效性指标(Density based index,DBI)和层次聚类对其进行改进并利用改进K-means聚类算法生成光伏典型日出力场景。最后,基于华中地区某地轨道交通基础设施分布式光伏系统对所提方法的有效性和优越性进行验证,并通过定性和定量分析各典型场景的出力特性揭示轨道交通基础设施分布式光伏出力的规律和特点。展开更多
为解决因排查效率低、数据更新不及时等因素导致低压配电网户变关系连接形式与实际不符的问题,提出一种基于角度分段线性近似(anglepiecewiselinearrepresentation,APLR)和改进密度峰值聚类(improved clustering by fast search find of...为解决因排查效率低、数据更新不及时等因素导致低压配电网户变关系连接形式与实际不符的问题,提出一种基于角度分段线性近似(anglepiecewiselinearrepresentation,APLR)和改进密度峰值聚类(improved clustering by fast search find of density peaks,ICFSFDP)相结合的户变关系识别方法。首先,根据电压曲线中相邻线段的角度变化量提取曲线的转折点,利用APLR对曲线进行自适应降维重构;随后,使用ICFSFDP算法对降维数据组展开聚类分析,在决策图中由拟合函数与坐标轴围成面积的最小值得到最优类簇数目,进而得到聚类和非聚类中心用户;最后,使用动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)距离计算聚类和非聚类中心用户之间的距离相似度,进而得到户变关系。将所提方法应用于模拟和真实数据中,均可证实所提方法的有效性。算例分析结果表明:该方法能够对时间间隔不同、不等维的序列进行分析,且不需要人为设定聚类算法的参数,户变关系识别准确率高。展开更多
文摘受限于自然条件,光伏出力具有很强的随机性。为准确评估轨道交通基础设施分布式光伏发电的光伏出力特性,提出一种基于改进K-means聚类算法的轨道交通基础设施分布式光伏发电典型场景生成方法,并基于此进行光伏出力特性分析。首先,基于分布式光伏发电设施以及气象数据,利用PVsyst软件模拟光伏发电出力数据。然后,针对基本K-means聚类算法聚类参数和初始聚类中心盲目性高的问题,结合聚类有效性指标(Density based index,DBI)和层次聚类对其进行改进并利用改进K-means聚类算法生成光伏典型日出力场景。最后,基于华中地区某地轨道交通基础设施分布式光伏系统对所提方法的有效性和优越性进行验证,并通过定性和定量分析各典型场景的出力特性揭示轨道交通基础设施分布式光伏出力的规律和特点。
文摘为解决因排查效率低、数据更新不及时等因素导致低压配电网户变关系连接形式与实际不符的问题,提出一种基于角度分段线性近似(anglepiecewiselinearrepresentation,APLR)和改进密度峰值聚类(improved clustering by fast search find of density peaks,ICFSFDP)相结合的户变关系识别方法。首先,根据电压曲线中相邻线段的角度变化量提取曲线的转折点,利用APLR对曲线进行自适应降维重构;随后,使用ICFSFDP算法对降维数据组展开聚类分析,在决策图中由拟合函数与坐标轴围成面积的最小值得到最优类簇数目,进而得到聚类和非聚类中心用户;最后,使用动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)距离计算聚类和非聚类中心用户之间的距离相似度,进而得到户变关系。将所提方法应用于模拟和真实数据中,均可证实所提方法的有效性。算例分析结果表明:该方法能够对时间间隔不同、不等维的序列进行分析,且不需要人为设定聚类算法的参数,户变关系识别准确率高。