【技术实现步骤摘要】
一种结合谱聚类算法的光伏出力典型场景提取方法
[0001]本专利技术涉及可再生能源出力预测
,具体的说是一种结合谱聚类算法的光伏出力典型场景提取方法。
技术介绍
[0002]光伏发电系统出力受太阳光辐照强度和温度等环境因素的影响,导致其出力具有较大的波动性和间歇性,因此准确、高效的对光伏出力典型场景进行提取,是光伏发电预测及电网规划领域的基础,具有重要的理论和实际意义。
[0003]对于光伏出力典型场景的提取,现有的基于k
‑
均值的场景提取方法只适用于对低维空间的数据场景进行提取,针对光照强度等高维空间数据场景很难提取到合理的典型场景。
技术实现思路
[0004]为解决上述存在的技术问题,本专利技术提供了一种结合谱聚类算法的光伏出力典型场景提取方法,首先计算光伏的实际出力功率,然后采用谱聚类算法对原始光伏出力立式数据降维,再利用k
‑
均值算法对低维的光伏出力历史数据聚类,最后对每个聚类每一维数据取均值,获得光伏出力的典型场景,从而实现高维的光伏出力历史数据典型
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种结合谱聚类算法的光伏出力典型场景提取方法,其特征在于能够有效降低数据对象维数,实现高维的风光出力历史数据典型场景的准确提取,通过如下步骤实现:1)步骤S1:利用给定的函数公式计算光伏的实际输出功率P
PV
(t),基于光照强度的历史数据,利用光伏输出功率计算公式,计算光伏发电输出的实际功率,公式为式中,P
PV
(t)表示在t时刻的光伏功率(kW),g(t)表示在t时刻的辐照强度(W/m2),η表示光伏板的光电转换效率(%),S为光伏板的总面积(m2),θ表示辐照射线与光伏电池板法线之间的夹角,η1表示太阳能板在现场运行和测试条件下输出功率存在的偏差(5%),η2为光伏组件的输出功率受温度影响带来的偏差,η3表示光伏组件表面灰尘累积对太阳能板输出功率带来的影响,η4为光伏组件的不匹配性和板间连线损失对输出功率的影响;2)步骤S2:对光伏出力历史数据对象o1,...,o
n
进行降维,利用谱聚类算法将所得光伏出力历史数据进行降维,给定数据对象o1,...,o
n
的集合,每两个数据对象之间的距离dist(o
i
,o
j
)(1≤i,j≤n),并给定期望的典型场景个数,即聚类数k;3)步骤S3:计算光伏出力历史数据对象的相似矩阵W,使用距离度量计算相似矩阵(affinity matrix)W,使得式中,δ是缩放参数,控制相似性W
ij
随dist(o
i
,o
j
)(1≤i,j≤n)增加而降低的程度,W
ii
设置为0;4)步骤S4:使用相似矩阵W,导出矩阵A=f(W),定义一个对角矩阵D,其中D
ii
是W第i行之和,即:然后,设置A为:5)步骤S5:找出A的前k个特征向量;6)步骤S6:将原始光伏出力历史数据投影到新空间,使用前k个特征向量,把原始的光伏出力历史数据投影到由前k个特征向量定义的新空间,将k个最大的特征向量按列堆积在一起形成一个矩阵X=[x1,x2…
x<...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈伟伟,曹茜,边家瑜,荆世博,孙家文,王新刚,孙立成,李忠政,钟锐,金梦,李昌陵,于志勇,常鹏,易庚,周连凯,安琪,翟旭京,宋海明,张新伟,于国康,胡志云,
申请(专利权)人:国网新疆电力有限公司经济技术研究院,
类型:发明
国别省市:
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