引入聚类分析的光伏出力建模及其在可靠性评估中的应用

发布时间：2018-04-17 18:08

  本文选题：太阳辐照强度 + 光伏发电　； 参考：《电力系统自动化》2016年23期

【摘要】：对光伏系统出力的建模是评估其容量价值及进行规划的前提,太阳辐照强度的随机性和波动性是其建模的难点。文中引入聚类分析理论,从数据挖掘的角度对光伏出力进行了建模,并将其用于含光伏发电的系统可靠性评估。首先,对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法进行了改进,解决了其对迭代初值敏感的问题。其次,利用改进的FCM算法对历史辐照数据进行了聚类分析,确定了聚类数和聚类中心,建立了太阳辐照的时序聚类模型。最后,基于所述模型和蒙特卡洛模拟(MCS)法提出了含光伏电站的发电系统可靠性评估方法。对IEEE-RTS测试系统的测试结果验证了所述模型和方法的有效性和高效性。
[Abstract]:The modeling of the output force of photovoltaic system is the premise of evaluating its capacity value and planning. The randomness and fluctuation of solar radiation intensity is the difficulty of modeling.In this paper, the theory of cluster analysis is introduced to model the photovoltaic output from the point of view of data mining, and it is used to evaluate the reliability of the system with photovoltaic power generation.Firstly, the traditional fuzzy C- mean FCM clustering algorithm is improved to solve the problem that it is sensitive to the initial value of iteration.Secondly, the improved FCM algorithm is used to cluster the historical irradiated data, the cluster number and the cluster center are determined, and the time-series clustering model of solar irradiation is established.Finally, based on the above model and Monte Carlo simulation method, a reliability evaluation method for power generation system with photovoltaic power station is proposed.The test results of IEEE-RTS test system verify the effectiveness and efficiency of the model and method.
【作者单位】： 电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学);国网山东省电力公司潍坊供电公司;
【基金】：山东省电力公司重点科技项目(SGSDWF00YJJS1400563)的资助
【分类号】：TM615

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本文编号：1764690