【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏发电，具体而言，尤其涉及一种基于改进模糊聚类的光伏典型场景生成方法。
技术介绍
1、为响应碳达峰、碳中和目标，积极调整能源结构，大力推动可再生能源发展，光伏等可再生能源发电大规模并入电力系统中。然而，由于光伏出力常表现出随机性和间歇性，准确预测光伏出力对于电力系统的稳定运行调控至关重要，光伏典型场景生成是提高光伏出力预测准确度的一种有效手段。
2、当前针对光伏典型场景生成的研究主要是对气象特征进行聚类处理，进而生成典型场景，以适应光伏受天气变化的影响。例如，通过k-means算法对光伏电站的历史气象数据进行快速聚类处理，建立相似出力场景；或者，使用fuzzy c-means(fcm)聚类算法得到更加准确的相似场景下的数据集簇，分析不同场景对光伏的影响特征；或者，采用k-medoids算法对天气数据和出力序列进行聚类划分，匹配光伏在未来时段的典型场景。
3、但是上述聚类方法通常是采用欧氏距离来度量样本间的相似性，未能充分考虑不同气象因素对气象数据样本间距离的影响；此外，聚类过程中的聚类数需要人为选...
【技术保护点】
1.一种基于改进模糊聚类的光伏典型场景生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进模糊聚类的光伏典型场景生成方法，其特征在于，步骤S3中，计算数据向量样本间的距离的计算公式如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进模糊聚类的光伏典型场景生成方法，其特征在于，步骤S4中，计算各聚类数下聚类结果的划分熵指数的计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于改进模糊聚类的光伏典型场景生成方法，其特征在于，步骤S4，在第t次迭代时，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于改进模糊聚类的光伏典型场景生成...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进模糊聚类的光伏典型场景生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进模糊聚类的光伏典型场景生成方法，其特征在于，步骤s3中，计算数据向量样本间的距离的计算公式如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进模糊聚类的光伏典型场景生成方法，其特征在于，步骤s4中，计算各聚类数下聚类结果的划分熵指数的计算公式如下：
4.根据权...
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