基于NSGA2的分布式光伏集群划分方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于NSGA2的分布式光伏集群划分方法及系统，方法包括：获取电网节点信息生成初始种群，并设定多目标遗传算法最大迭代次数；计算电网节点的空间距离模块度和有功功率相似度，获取电网节点适应度值；根据电网节点适应度值进行非支配排序，将种群分为不同层级，对每个层级的电网节点计算拥挤度，根据拥挤度对电网节点的交叉和变异概率进行调整；根据电网节点的适应度值和拥挤度选择下一代种群，重新计算电网节点的适应度值和拥挤度，输出全局最优解并进行可视化。本发明专利技术不仅提高了光伏电站功率预测的精度，而且显著加快了算法的收敛速度，使得预测过程更加高效；通过提取历史最优解的方法，避免算法陷入局部最优解的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及能源预测，尤其涉及一种基于nsga2的分布式光伏集群划分方法及系统。

技术介绍

1、在光伏发电领域，光伏发电站的功率预测对于实现高效能源管理和优化电网运行至关重要。当前的功率预测方法涉及风速、风向、温度、湿度、气压和光照强度等多个影响因素，其中使用bp神经网络方法已被广泛应用。然而，如果一个区域光伏发电站众多，直接使用所有站点数据进行预测会导致计算量过大和模型复杂性增加的问题。

2、另外某区域有大量光伏发电的时候，部分装机容量大的，直接通过中压(10kv)并网，这部分具有完整的环境采集系统，可以采集到风速、风向、温度、湿度、气压、光照强度、实时功率等相关数据，具备功率预测的条件；还有大部分装机容量不大，直接通过低压(380v)并网，这部分只能够采集到实时功率，不具备功率预测的条件。由于低压并网的光伏电站不具备功率预测条件，那么需要找到解决问题的办法，对这部分进行预测，才能实现区域预测。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于NSGA2的分布式光伏集群划分方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于NSGA2的分布式光伏集群划分方法，其特征在于，电网节点生成初始种群，包括，

3.如权利要求1或2所述的基于NSGA2的分布式光伏集群划分方法，其特征在于，计算所述电网节点的空间距离模块度和有功功率相似度，获取电网节点适应度值，包括，

4.如权利要求3所述的基于NSGA2的分布式光伏集群划分方法，其特征在于，还包括，

5.如权利要求4所述的基于NSGA2的分布式光伏集群划分方法，其特征在于，根据所述电网节点适应度值进行非支配排序，将种群分为不同层级...

【技术特征摘要】

1.一种基于nsga2的分布式光伏集群划分方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于nsga2的分布式光伏集群划分方法，其特征在于，电网节点生成初始种群，包括，

3.如权利要求1或2所述的基于nsga2的分布式光伏集群划分方法，其特征在于，计算所述电网节点的空间距离模块度和有功功率相似度，获取电网节点适应度值，包括，

4.如权利要求3所述的基于nsga2的分布式光伏集群划分方法，其特征在于，还包括，

5.如权利要求4所述的基于nsga2的分布式光伏集群划分方法，其特征在于，根据所述电网节点适应度值进行非支配排序，将种群分为不同层级，对每个层级的电网节点计算拥挤度...

【专利技术属性】
技术研发人员：文贤馗，周科，张俊玮，何明君，付宇，肖小兵，蔡永翔，王扬，邓彤天，范强，王冕，于杨，姚浩，习伟，杨涛，曾鹏，张世海，李朝杰，胡全，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：