申请/专利权人：西安交通大学;国网经济技术研究院有限公司;国网山东省电力公司经济技术研究院

申请日：2021-01-23

公开（公告）日：2021-05-18

公开（公告）号：CN112818491A

主分类号：G06F30/18(20200101)

分类号：G06F30/18(20200101);G06K9/62(20060101);G06F111/02(20200101);G06F113/06(20200101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的驳回

法律状态：2023.06.23#发明专利申请公布后的驳回;2021.06.04#实质审查的生效;2021.05.18#公开

摘要：本发明公开了一种基于主成分分析和聚类算法的风电场聚合等值建模方法，针对风电机组运行状态复杂、数据维数高的特点，考虑变量相关性和数据冗余性对分群效果的影响，采用主成分分析和DBSCAN聚类算法对风电场分群。该方法根据机组种类选取分群指标提取运行数据，应用主成分分析降维处理数据，应用DBSCAN算法进行机群划分，采用容量加权法计算等值机组参数，以输入风能相等为原则计算等值风速，根据等功率损耗法计算集电线路等值参数。建立的等值模型能准确表征风电场的运行特性并用于分析并网仿真结果，对于规模化风电场接入电力系统特性的研究，降低对仿真硬件性能的要求，节省仿真时间，维护电力系统的安全稳定运行具有十分重要的作用。

主权项：1.基于主成分分析和聚类算法的风电场聚合等值建模方法，其特征在于，包括以下步骤：1分群数据提取根据机组类型和运行特点，选取合适的机械指标和电气指标，并在需要研究的动态过程中选取时间点提取数据，构成高维数据样本；2应用主成分分析降维处理数据根据步骤1得到的高维数据样本，运用主成分分析进行降维处理，消除数据重复和冗余，得到低维数据样本；3应用DBSCAN聚类算法进行分群将步骤2中得到的低维数据样本视为空间中的点，根据密度分布进行划分，划分结果为风机的分群结果；4计算等值参数根据步骤3得到的分群结果，将同群机组聚合为一台等值机，分别计算等值机的等值风速、等值机组参数和等值线路参数；5建立等值模型根据步骤4的计算结果建立等值仿真模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安交通大学;国网经济技术研究院有限公司;国网山东省电力公司经济技术研究院 基于主成分分析和聚类算法的风电场聚合等值建模方法

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。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD