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申请/专利权人：清华四川能源互联网研究院;清华大学

摘要：本发明涉及柔性直流牵引供电技术领域，具体涉及牵引供电系统负荷场景削减方法，所述方法包括：获取考虑功率不确定性和发车间隔不确定性的牵引负荷场景预测数据；基于潮流分析将牵引负荷场景预测数据的列车功率映射至牵引所，得到二次牵引负荷场景预测数据；根据预设负荷场景规模，基于聚类算法对二次牵引负荷场景预测数据进行削减；从削减后的二次牵引负荷场景预测数据中筛选出极端场景和典型场景。其目的在于，解决考虑不确定性的牵引负荷场景预测数据规模较大的技术问题，对考虑不确定性的牵引负荷场景预测进行削减并保障削减后的负荷场景预测数据有效还原削减前牵引负荷场景预测数据的特征。

主权项：1.牵引供电系统负荷场景削减方法，其特征在于，所述方法包括：获取考虑功率不确定性和发车间隔不确定性的牵引负荷场景预测数据；基于潮流分析将牵引负荷场景预测数据的列车功率映射至牵引所，得到二次牵引负荷场景预测数据，包括：构建潮流模型，提取牵引供电系统的列车节点注入功率和牵引所节点注入功率，包括：获取牵引供电系统接触网和回流网的电气参数；基于电气参数构建导纳矩阵，提取导纳矩阵中的列车子矩阵和牵引所子矩阵；利用列车和牵引所的子矩阵，结合节点电压列向量计算列车节点注入电流和牵引所节点注入电流；基于列车节点电压、牵引所节点电压以及列车节点注入电流和牵引所节点注入电流计算列车节点注入功率和牵引所节点注入功率；利用非线性潮流方程建立列车节点注入功率与牵引所节点注入功率的映射关系；通过映射关系将牵引负荷场景预测数据削减为只包含牵引所负荷场景的数据矩阵；根据预设负荷场景规模，基于聚类算法对二次牵引负荷场景预测数据进行削减，包括：预设聚类数目，输入二次牵引负荷场景预测数据以及预设负荷场景规模；随机初始化聚类中心；计算负荷场景之间的欧几里得距离，根据欧式聚类对二次牵引负荷场景预测数据进行分类，计算最大平均误差；计算每一类负荷场景的平均场景，并更新聚类中心；向新的聚类中心分配负荷场景并组成新的分类结果，继续计算最大平均误差直至最大平均误差相同完成聚类；计算不同聚类数目下的轮廓系数、聚类平方和以及DBI指数；使用肘部法则观察聚类平方和的变化趋势，选择聚类平方和曲线上的拐点；基于聚类平方和曲线上的拐点、轮廓系数均值以及DBI指数最小值，选择最优聚类数目；从削减后的二次牵引负荷场景预测数据中筛选出极端场景和典型场景。

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