基于改进k-means算法的VPP负荷曲线聚类方法及应用

发布时间：2021-03-28 13:52

　　能源互联网的建设,将物联网、人工智能、云计算等技术融入电网。虚拟电厂作为能源互联网的基本单元,其聚合、运行方式也将迎来改变。针对虚拟电厂如何有效参与电网运行,提出一种基于主成分分析降维和凝聚层次聚类与k-means聚类相结合的虚拟电厂负荷曲线聚类方法,并对聚类结果的应用进行了研究。首先,结合信息物理网络所获数据,采用主成分分析方法对参与虚拟电厂聚合的不同负荷的特征进行分析,对数据进行标准化处理并降低维度;然后,利用凝聚层次聚类和k-means聚类相结合的算法,对所有参与聚合的负荷出力曲线进行聚类,得到同类别的负荷曲线簇并找出聚类中心;最后,分析聚类结果,建立与之匹配的评价体系,通过综合评价选取合适的负荷组合参与虚拟电厂聚合。 

【文章来源】：电力建设. 2020,41(05)北大核心

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

聚类结果

凝聚层次聚类步骤

算法流程图

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]基于多代理系统的虚拟发电厂技术及其在智能电网中的应用研究[D]. 季阳.上海交通大学 2011
[2]层次聚类算法的研究及应用[D]. 段明秀.中南大学 2009



本文编号：3105674