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公开(公告)号：CN116992319A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310727085.2
申请日：2023-06-19
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/23213 , H02J3/38 , G06F18/22 , G06Q10/0639 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供了一种考虑综合相似性度量的光伏典型出力场景聚类方法，首先考虑光伏发电特性，以光伏出力曲线的电量大小相似性、形态趋势相似性和波动位置相似性综合度量曲线的距离；然后构建光伏场景集聚类消减模型，以相异性矩阵选取初始中心点、以综合度量距离作为样本划分依据，以两阶段质心优化法提取典型场景，以有效性评价指标确定最优聚类数目，分别对传统K‑means算法加以改进；最后选取平均波动次数、平均波动幅度、出力分布偏度、出力分布峰度、极端波动率和电量这6个指标通过熵权Topsis法对典型场景集结果综合评价。本发明能够准确、高效地从原始场景中划分和提取出具有高质量的光伏典型出力场景集。
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