一种可调资源多元聚合动态分群方法、系统、设备和介质技术方案

本发明专利技术提供了一种可调资源多元聚合动态分群方法、系统、设备和介质，包括：将获取的电力系统中分布式电源在配电网中的节点信息作为可调资源，并根据可调资源构建原始资料数据；基于多个动态分类阈值，针对原始资料数据利用模糊聚类分析方法进行聚类，并对得到的各动态分类阈值对应的原始资料数据的聚类进行归并，得到动态聚类图；根据动态聚类图，从多个动态分类阈值中确定最佳动态分类阈值，并根据最佳动态分类阈值对可调资源进行分群。本发明专利技术通过基于设定的每个动态分类阈值采用模糊聚类分析法对可调资源进行聚类，并对聚类结果进行归并，使得同类的数据对象的相似性尽可能大，从而实现对可调资源的统一调控，实现可调资源的多元聚合。资源的多元聚合。资源的多元聚合。

【技术实现步骤摘要】
一种可调资源多元聚合动态分群方法、系统、设备和介质


[0001]本专利技术属于可调资源参与电网调节
，具体涉及一种可调资源多元聚合动态分群方法、系统、设备和介质。

技术介绍

[0002]目前，现代电力系统中含有大量的分布式电源，而分布式电源的输出明显受到环境、市场等影响。当某一区域或者地区的电力系统中分布式电源的渗透率较高时，分布式电源输出的变化就较为剧烈，会严重影响电网功率平衡，导致母线电压波动较大。一般传统的技术是采用分散或集中控制，即每个控制装置或者控制系统获取局部的信息，并通过独立控制局部的电压电平。这种分散的控制方法速度快，不依赖于控制中心，有一定优势，但无功配电和电压水平产生不利影响，因为它不能在多个分散的控制器之间进行协调。而集中控制系统需要系统范围内各节点的信息，控制信号一般由电网调度中心产生。这种控制系统方式对控制器的测量精度要求和数据通信实时性要求都比较高，现实中也难以实现。
[0003]因此，将具有近电距离、调节能力相似、相同控制模式的分布式光伏器件系统集成到一个虚拟的集群或者聚合体中，以满足实际的控制系统需求。集群或者聚合体的外部等效值是统一的，具有实现多个集群之间协调的能力，并在集群或者聚合体内有相应的优化控制策略。
[0004]考虑互动模式下电力系统中多类型的灵活可调资源，如何实现多元聚合十分重要，现有研究方法进行简单分类、分区较难实现资源的动态聚合。

技术实现思路

[0005]为克服上述现有技术的不足，本专利技术提出一种可调资源多元聚合动态分群方法，包括：
[0006]将获取的电力系统中分布式电源在配电网中的节点信息作为可调资源，并根据所述可调资源构建原始资料数据；
[0007]基于预设范围内的多个动态分类阈值，针对所述原始资料数据利用模糊聚类分析方法进行聚类，得到各动态分类阈值对应的原始资料数据的聚类；
[0008]对所有动态分类阈值对应的原始资料数据的聚类进行归并，得到动态聚类图；
[0009]根据所述动态聚类图，从所述多个动态分类阈值中确定最佳动态分类阈值，并根据所述最佳动态分类阈值对所述可调资源进行分群。
[0010]优选的，所述基于预设范围内的多个动态分类阈值，针对所述原始资料数据利用模糊聚类分析方法进行聚类，得到各动态分类阈值对应的原始资料数据的聚类，包括：
[0011]根据所述原始资料数据建立对应的资料矩阵，并基于预设范围内的多个动态分类阈值，通过逐次平方法计算各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵；
[0012]将各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵通过传递闭包法，得到各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵对应的最小模糊传递矩阵；
[0013]根据各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵对应的最小模糊传递矩阵，得到各动态分类阈值对应的原始资料数据的聚类。
[0014]优选的，所述根据所述动态聚类图，从所述多个动态分类阈值中确定最佳动态分类阈值，包括：
[0015]根据所述动态聚类图，计算所述动态聚类图中各动态分类阈值之间的统计量；
[0016]根据各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵，计算各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵之间的区间距离；
[0017]基于所述动态聚类图中各动态分类阈值之间的统计量和各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵之间的区间距离，从所述多个动态分类阈值中确定最佳动态分类阈值。
[0018]优选的，所述基于所述动态聚类图中各动态分类阈值之间的统计量和各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵之间的区间距离，从所述多个动态分类阈值中确定最佳动态分类阈值，包括：
[0019]针对所述动态聚类图中各动态分类阈值之间的统计量和各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵之间的区间距离进行差值计算，得到差值计算结果；
[0020]将对应所述差值计算结果最大的动态分类阈值作为最佳动态分类阈值。
[0021]优选的，所述基于预设范围内的多个动态分类阈值，通过逐次平方法计算各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵，包括：
[0022]针对所述资料矩阵进行归一化处理，得到资料矩阵的一级处理矩阵；
[0023]基于预设的权重和预设范围内的多个动态分类阈值，针对所述一级处理矩阵采用绝对值减数法计算各动态分类阈值下所述资料矩阵的模糊相似度矩阵；
[0024]基于各动态分类阈值下所述资料矩阵的模糊相似度矩阵，通过逐次平方法得到各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵。
[0025]优选的，所述归一化处理对应的计算式如下：
[0026][0027]其中，i表示可调资源中的第一节点；k表示划分区；x
i,k
表示在第k个划分区内第一节点i的指标；x
i,k
′
表示针对x
i，k
的归一化处理结果；s
k
表示在第k个划分区内第一节点i和其它节点之间电气距离的标准差；表示在第k个划分区内对应特征数据的平均值。
[0028]优选的，所述绝对值减数法对应的计算式如下：
[0029][0030]其中，i表示可调资源中的第一节点；j表示分布式电源在配电网中的第二节点；r
ij
表示第一节点i和第二节点j之间组成的模糊相似度矩阵；c表示第一常数项；k表示划分区；m表示总划分区数量；k＝1,2，...，m；x
ik
表示在第k个划分区内第一节点i和其它节点之间的电气距离；x
jk
表示在第k个划分区内第二节点j和其它节点之间的电气距离。
[0031]优选的，所述对所有动态分类阈值对应的原始资料数据的聚类进行归并，得到动
态聚类图，包括：
[0032]将所有动态分类阈值进行降序排列，得到所述动态分类阈值处于降序排列时对应的原始资料数据的聚类；
[0033]针对所述动态分类阈值处于降序排列时对应的原始资料数据的聚类进行归并，得到动态聚类图。
[0034]优选的，所述根据所述可调资源构建原始资料数据，包括：
[0035]根据所述可调资源，计算所述可调资源中各节点之间的电气距离；
[0036]根据所述各节点之间的电气距离，构建原始资料数据。
[0037]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种可调资源多元聚合动态分群系统，包括：
[0038]资源构建模块：用于将获取的电力系统中分布式电源在配电网中的节点信息作为可调资源，并根据所述可调资源构建原始资料数据；
[0039]模糊聚类模块：用于基于预设范围内的多个动态分类阈值，针对所述原始资料数据利用模糊聚类分析方法进行聚类，得到各动态分类阈值对应的原始资料数据的聚类；
[0040]聚类归并模块：用于对所有动态分类阈值对应的原始资料数据的聚类进行归并，得到动态聚类图；
[0041]资源分群模块：用于根据所述动态聚类图，从所述多个动态分类阈值中确定最佳动态分类本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种可调资源多元聚合动态分群方法，其特征在于，包括：将获取的电力系统中分布式电源在配电网中的节点信息作为可调资源，并根据所述可调资源构建原始资料数据；基于预设范围内的多个动态分类阈值，针对所述原始资料数据利用模糊聚类分析方法进行聚类，得到各动态分类阈值对应的原始资料数据的聚类；对所有动态分类阈值对应的原始资料数据的聚类进行归并，得到动态聚类图；根据所述动态聚类图，从所述多个动态分类阈值中确定最佳动态分类阈值，并根据所述最佳动态分类阈值对所述可调资源进行分群。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设范围内的多个动态分类阈值，针对所述原始资料数据利用模糊聚类分析方法进行聚类，得到各动态分类阈值对应的原始资料数据的聚类，包括：根据所述原始资料数据建立对应的资料矩阵，并基于预设范围内的多个动态分类阈值，通过逐次平方法计算各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵；将各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵通过传递闭包法，得到各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵对应的最小模糊传递矩阵；根据各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵对应的最小模糊传递矩阵，得到各动态分类阈值对应的原始资料数据的聚类。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述动态聚类图，从所述多个动态分类阈值中确定最佳动态分类阈值，包括：根据所述动态聚类图，计算所述动态聚类图中各动态分类阈值之间的统计量；根据各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵，计算各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵之间的区间距离；基于所述动态聚类图中各动态分类阈值之间的统计量和各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵之间的区间距离，从所述多个动态分类阈值中确定最佳动态分类阈值。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述动态聚类图中各动态分类阈值之间的统计量和各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵之间的区间距离，从所述多个动态分类阈值中确定最佳动态分类阈值，包括：针对所述动态聚类图中各动态分类阈值之间的统计量和各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵之间的区间距离进行差值计算，得到差值计算结果；将对应所述差值计算结果最大的动态分类阈值作为最佳动态分类阈值。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预设范围内的多个动态分类阈值，通过逐次平方法计算各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵，包括：针对所述资料矩阵进行归一化处理，得到资料矩阵的一级处理矩阵；基于预设的权重和预设范围内的多个动态分类阈值，针对所述一级处理矩阵采用绝对值减数法计算各动态分类阈值下所述资料矩阵的模糊相似度矩阵；基于各动态分类阈值下所述资料矩阵的模糊相似度矩阵，通过逐次平方法得到各动态分类阈值下所述资料矩阵的传递闭包阵。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述归一化处理对应的计算式如下：
其中，i表示可调资源中的第一节点；k表示划分区；x
i,k
表示在第k个划分区内第一节点i的指标；x
i,k
′
表示针对x
i,k
的归一化处理结果；s
k
表示在第k个划分区内第一节点i和其它节点之间电气距离的标准差；表示在第k个划分区内对应特征数据的平均值。7.如权利要求5所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：王松岑，窦真兰，张春雁，钟鸣，陈洪银，金璐，郭毅，霍永锋，黄伟，张新鹤，刘铠诚，芋耀贤，孙沛，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：