基于改进k-means聚类的风电功率典型场景在日前调度中的应用

• 作者: 孙绥 廖攀峰 智李 薛冬 齐军
• 来源期刊: 电工材料
• 关键词: 风电功率预测 k-means聚类 典型场景 机组组合
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 研究·分析
• 页码范围: 46-52
• 页数: 7页
• 分类号: TM73
• 语种: 中文
• DOI: 10.16786/j.cnki.1671-8887.eem.2020.01.011

摘要

针对含风电电源的电网日前调度优化问题,应用聚类分析获得风电功率典型场景进行风电功率预测,并将预测结果用于日前调度优化具有重要意义.提出一种基于改进k-means聚类算法的风电功率典型场景生成方法,对周期内的风电数据通过场景生成和缩减,得到少数几个能反映周期内历史数据特征的风电功率典型场景集;然后以系统运行成本最小为目标,建立适应风电接入的日前机组组合模型,模拟风电接入后电力系统实际运行情况.最后通过算例比较风电功率点预测、区间预测和典型场景预测在电力系统日前调度中的经济运行优化结果,验证了所提方法的有效性和实用价值.