一种风电场机群划分方法

摘要

本发明属于电力系统仿真领域，尤其涉及一种风电场机群划分方法，该方法基于风电场实测运行数据对场内机组进行机群划分。在数据的采集过程中，由于测量系统的缺陷或执行错误等因素，实测数据可能会含有噪声数据，为减小噪声数据的干扰，本发明首先基于样本点处的势值对风电场实测运行数据进行孤立点数据处理。在机群划分时，当两个机群中心初始位置较近时，其包含的冗余信息较多，划分结果容易陷入局部最优，本发明针对此将欧氏距离最小的样本组向均值点移动，并用移动后的样本组的均值替换原来的样本组，通过该方法获得具有多样性的初始机群中心的位置，提高了全局搜索能力。采用本发明提出的风电场机群划分方法能够将具有相近运行点的风电机组划分为同一机群，优化了风电场等值建模方法。

主权项

一种风电场机群划分方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、风电场实测数据孤立点数据处理；步骤2、初始机群中心优化过程；步骤3、机群划分，判断是否满足终止条件；如果是，则机群划分结束；否则执行步骤4；步骤4、更新机群中心；所述步骤1中，风电场实测数据孤立点数据处理过程为：步骤101、假设某时段内风电场中有n台风电机组并网运行，选取该时段内并网运行风电机组的实测运行数据，包括风速、有功功率或无功功率作为样本，建立实测运行数据样本矩阵：x_ij表示第i台风电机组在第j个时刻的实测运行数据，n为场内风电机组台数，t为该时段内实测运行数据的采集时间点的个数；步骤102、对于某一时刻的所有机组实测数据X_j而言，可定义样本点x_ij(i＝1,2,…,n)处的势函数为$\Phi \left(x_{ij}\right)=\underset{a=1}{\overset{n}{\Sigma }}{e}^{-\frac{4}{R^2}{(x_{ij}-x_{aj})}^2}---\left(2\right)$其中$R=\frac{1}{2}\sqrt{\frac{1}{n(n-1)}\underset{a=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{(x_{ij}-x_{aj})}^2}---\left(3\right)$Φ(x_ij)为样本点x_ij处的势函数，R表示邻域半径，x_ij表示第i台风电机组在第j个时刻的实测运行数据，x_aj表示第a台风电机组在第j个时刻的实测运行数据，当样本点x_ij处的势越大，表明x_ij附近聚集的样本点越多；步骤103、计算x_ij处的势占该时刻所有数据样本点处势总和的比值，定义为势比，$\eta \left(x_{ij}\right)=\frac{\Phi \left(x_{ij}\right)}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\Phi \left(x_{ij}\right)}---\left(4\right)$根据此方法计算每个数据样本点的势比，并将其降序排列η₁≥η₂≥…≥η_n×t≥0，计算该排列中相邻势比的差值，定义为势比差Δη_g，Δη_g＝η_g‑η_g+1(g＝1,2,…,n×t‑1)   (5)若Δη_b(b∈g)最大，则可确定势比差阈值为η_b，即当η(x_ij)<η_b(i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,t)时，可确定x_ij为孤立点数据，为不影响实测数据在时间上的连续性，对于孤立点数据，设其为某台机组在某一时刻的实测数据，采用该台机组在其前后时刻的实测数据平均值替换该孤立点数据，若存在某几个连续时刻测得的数据均为孤立点数据，则选择其最邻近的前后时刻的正常数据进行等分取值；为表达方便，经过孤立点数据处理后的风电场实测运行数据仍用式(1)表示，样本组换成机组样本组x_ij表示经过孤立点数据处理后第i台风电机组在第j个时刻的实测运行数据，n为场内风电机组台数，t为该时段内实测运行数据的采集时间点的个数，X_i为一台风电机组所有时刻的实测数据，即一个机组样本组。