本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)k?means聚類算法的新能源出力場景分析方法及系統(tǒng),包括以下步驟:對新能源某時間段內(nèi)的出力數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,生成得到矩陣形式的初始場景集U;根據(jù)需要按照時間尺度對場景集U進(jìn)行初始劃分;輸入初始類聚中心個數(shù)k值;根據(jù)k值利用基于CS?GWO算法改進(jìn)的k?means聚類算法進(jìn)行場景縮減;合并聚類結(jié)果中各類聚中心為典型場景集C;輸出典型場景集C,采用典型場景集C描述該時間段內(nèi)新能源出力特征。本發(fā)明利用GWO算法和CS算法的全局搜索能力對傳統(tǒng)k?means聚類算法進(jìn)行改進(jìn),優(yōu)化了初始聚類中心的選擇,提高了聚類結(jié)果表征初始隨機(jī)變量特性的準(zhǔn)確性;將改進(jìn)的k?means聚類算法應(yīng)用于場景縮減,實現(xiàn)了風(fēng)電、
光伏出力場景分析。
聲明:
“基于改進(jìn)k-means聚類算法的新能源出力場景分析方法及系統(tǒng)” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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