摘要由于风光出力和负荷的不确定性，高比例可再生能源电力系统可靠性评估需要大量输入场景以保证评估精度。为降低计算复杂度，选取适用的典型场景至关重要。传统典型场景生成直接采用聚类算法对输入场景聚类，因此面对高维数据处理困难且无法保留负荷极端场景，生成可靠性评估典型场景的效果不理想。为选取适用于可靠性评估的风-光-荷典型场景，研究建立了基于密度的噪声应用空间聚类（DBSCAN）和改进K均值两阶段聚类模型，保留极端场景同时引入降维算法处理高维时序数据。算例表明该算法兼具高效性和有效性，所得典型场景应用于电力系统可靠性评估得到可靠性指标精确度良好。
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面向可靠性评估的两阶段聚类风-光-荷典型场景生成方法
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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