【技术实现步骤摘要】
本申请涉及集群划分，特别是涉及一种新能源电站集群划分方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着全球化石能源的减少和环境污染问题的加剧，可再生能源的应用也越来越广泛。考虑到可再生能源发电具有随机性和不确定性，电力行业通常会选择采用集群管理的方式，来应对大规模的分布式可再生能源的接入，充分利用了集群管理“集群间弱耦合、集群内强连接”的独特特点。
2、传统方案中，通常是以各节点之间的电耦合程度为公共指标，用电压灵敏度来表示节点之间的电耦合程度，并将其用于划分分布式发电集群，从而规划配电网中的分布式光伏集群。
3、然而，当配电网中的分布式电源的节点数目多，且并网位置分散时，采用上述传统方案对所有分布式能源采用集中管理模式，在集群划分的过程中会存在操作困难、搜索范围广以及可控节点过多的问题，从而导致集群划分结果准确性较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高集群划分结果准确性的新能源电站集群划分方法、装置、计算机设备...
【技术保护点】
1.一种新能源电站集群划分方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述聚类算法包括粒子群优化算法，通过粒子群优化算法，对所述网络结构图中的节点进行划分，得到目标集群划分结果，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述聚类算法包括遗传算法，通过遗传算法，对所述网络结构图中的节点进行划分，得到目标集群划分结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述聚类算法包括K-means算法，通过K-means算法，对所述网络结构图中的节点进行划分，得到目标集群划分结果，包括：
5.根据...
【技术特征摘要】
1.一种新能源电站集群划分方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述聚类算法包括粒子群优化算法，通过粒子群优化算法，对所述网络结构图中的节点进行划分，得到目标集群划分结果，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述聚类算法包括遗传算法，通过遗传算法，对所述网络结构图中的节点进行划分，得到目标集群划分结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述聚类算法包括k-means算法，通过k-means算法，对所述网络结构图中的节点进行划分，得到目标集群划分结果，包括：
5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述连接状态矩阵包括一维连接状态矩阵，所述基于各所述目标集群划分结果，构建各所述集群划分结果...
【专利技术属性】
技术研发人员：张宗包，郝蛟，仲卫，巩俊强，陈栋，刘岩，程宇恒，李宇杰，佘伊伦，程林晖，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：
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