考虑多风电场相关性的场景概率潮流计算及无功优化
针对结合K-means聚类和Copula函数建立场景概率模型时,K-means聚类不能根据风电出力数据分布特点自发确定最佳聚类数这一不足,提出通过基于密度的聚类有效性指标确定最佳聚类数.并以此建立最优场景概率模型,采用改进型回溯搜索算法(BSA)进行无功优化.以澳大利亚的两个相邻风电场实测出力为例,在含多风电场的IEEE30节点系统中对所提方法进行验证,算例结果表明采用所提方法确定的最优场景概率模型能准确描述多风电场输出功率之间的相关性.
场景概率潮流、无功优化、K-means最佳聚类数、Copula函数、改进型回溯搜索算法
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TM9;TM7
国家科技支撑计划2014BAG08B01;国家自然科学基金51177138,61473238,51407146;四川省杰出青年基金2015JQ0016This work is supported by National Key Technology Support Program2014BAG08B01;National Natural Science Foundation of China51177138,61473238,and 51407146;National Science Fund for Distinguished Young Scholars2015JQ0016
2017-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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