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

• 作者: 田佳 郭一飞 高厚磊
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 太阳辐照强度 光伏发电 聚类分析 模糊C-均值算法 蒙特卡洛模拟 可靠性评估
• 年，卷（期）: 2016,（23）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 93-100
• 页数: 8页
• 字数: 6264字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20160301008

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高厚磊		7	228	7.0	7.0
2	郭一飞		1	18	1.0	1.0
3	田佳		1	18	1.0	1.0