基于改进k-means算法的VPP负荷曲线聚类方法及应用

摘要：

能源互联网的建设,将物联网、人工智能、云计算等技术融入电网.虚拟电厂作为能源互联网的基本单元,其聚合、运行方式也将迎来改变.针对虚拟电厂如何有效参与电网运行,提出一种基于主成分分析降维和凝聚层次聚类与k-means聚类相结合的虚拟电厂负荷曲线聚类方法,并对聚类结果的应用进行了研究.首先,结合信息物理网络所获数据,采用主成分分析方法对参与虚拟电厂聚合的不同负荷的特征进行分析,对数据进行标准化处理并降低维度;然后,利用凝聚层次聚类和k-means聚类相结合的算法,对所有参与聚合的负荷出力曲线进行聚类,得到同类别的负荷曲线簇并找出聚类中心;最后,分析聚类结果,建立与之匹配的评价体系,通过综合评价选取合适的负荷组合参与虚拟电厂聚合.

关键词：虚拟电厂、负荷曲线、主成分分析、k-means算法、层次聚类、综合评价

所属期刊栏目：41

分类号：TM71(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家电网公司科技项目基于数据驱动的电网发展智能诊断分析与综合决策技术研究SGJSJY00JJJS1900018

在线出版日期：2020-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：28-36