基于改进K-means聚类计及分布式光伏和电动汽车的园区负荷聚合体的最优构建

• 作者: 罗晶晶 郭世枭 高亚静
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 万有引力模型 负荷聚合体 K?means 多目标优化 遗传算法
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 14-21
• 页数: 8页
• 分类号: TM714
• 字数: 5376字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.ISSN.1672-0792.2018.03.003

摘要

在对用户进行划分的基础上,考虑电动汽车与光伏发电对用户负荷的优化配置,对于实现需求侧资源的高效利用,具有至关重要的意义.因此,提出了一种将K?means聚类算法与万有引力模型相结合的改进聚类模型.首先,采用所提模型对负荷进行聚类;其次,对负荷的特性进行相应的划分,并依据不同的负荷特性,采用一定量的新能源加以匹配从而形成一个负荷聚合体,为了实现负荷聚合体的波动最小、用户效益的最大化,采用相应的优化策略,使得用户效益实现最大化的同时考虑整合需求侧资源;然后,建立兼顾总聚合模型和参与聚合用户效益的多目标优化模型,并运用遗传算法对优化模型进行求解;最后,通过具体算例证实了所提优化与聚合模型的正确性及有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高亚静	华北电力大学电气与电子工程学院	43	362	11.0	17.0
2	罗晶晶	华北电力大学电气与电子工程学院	2	2	1.0	1.0
3	郭世枭	华北电力大学电气与电子工程学院	1	2	1.0	1.0