龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提供一种基于时序相关聚类融合的风电‑负荷场景构建方法及装置，基于时间序列的风速‑风功率转换函数构建风电‑负荷初始数据集，对风电‑负荷初始数据集进行降噪预处理，再进行一阶有序聚类，由典型负荷场景的时序分段结果对风电数据进行划分，对划分后的风电数据进行二阶聚类，最终完成典型风电‑负荷场景的构建。本发明挖掘了风电接入的电网源荷出力特性的典型场景特征，降低风功率计算误差的同时，提高场景构建的典型性；并且可以为后续求解不同典型风电‑负荷场景下综合无功优化策略集，构建各场景无功优化模型，以提高模型收敛性、准确性以及场景泛化能力奠定了基础。
主权项：1.一种基于时序相关聚类融合的风电-负荷场景构建方法，其特征在于，包括：步骤1、采集风电场的风速数据和负荷数据，构建基于时间序列的风速-风功率转换函数，得出所述风电场的风电-负荷初始数据集；步骤2、将所述风电-负荷初始数据集进行降噪预处理，得到风电-负荷数据集；步骤3、基于有序聚类方法对所述风电-负荷数据集中的负荷数据集进行分割，确定最优分割个数并构建一阶典型负荷场景；步骤4、根据所述一阶典型负荷场景和所述最优分割个数，将对应的风电数据集划分为多个场景集，根据每个场景集内负荷数据的个数设定聚类个数的范围，并对每个场景集内的风电数据进行聚类，计算不同聚类个数下的轮廓系数，选取最大轮廓系数对应的聚类个数为最优聚类个数，构建二阶典型风电场景。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于时序相关聚类融合的风电-负荷场景构建方法及装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号