高斯混合聚类在风电出力场景划分中的应用

"基于高斯混合聚类的风电出力场景划分" 风电出力场景划分是风电功率预测和电力系统调度中的重要环节，旨在通过对历史风电数据的分析，将相似的功率输出模式归类为不同的场景，以便更好地理解和管理风能的不稳定性。传统的方法主要依赖于基于相似度的聚类，如K-means算法，它通常使用欧式距离来评估时间序列曲线之间的差异。然而，这种方法仅关注曲线的幅度变化，忽视了形态特征和变化趋势的影响。 本文提出了一种新的方法，即基于高斯混合模型（GMM）的风电出力场景划分。GMM是一种概率模型，能够更好地捕捉数据的复杂分布，尤其是当数据呈现出多峰特性时。在GMM中，数据被视为由多个高斯分布的混合体生成，每个分布代表一个潜在的类别。通过计算样本点属于每个高斯分布的概率，可以确定其最可能的归属类别，从而实现更精细的聚类。 为了确定GMM的最佳聚类数，文章采用了贝叶斯信息准则（BIC）、肘部法则和轮廓系数这三种常用的聚类有效性指标。BIC在平衡模型复杂性和拟合优度之间提供了权衡，肘部法则则通过观察随着聚类数量增加，簇内平方和的减少速率来选择转折点，而轮廓系数则衡量了样本点与所在簇内其他点的平均距离与与其他簇点的平均距离的相对差异，以评估聚类的紧密度和分离度。 在实际应用中，研究人员选取了一个特定地区的三年春季风电出力数据作为研究对象，应用GMM和K-means两种方法进行聚类，并对比分析了结果。通过对比，证明了GMM方法在识别风电出力场景的形态特征和变化趋势上的优势。最后，利用GMM聚类模型进一步分析了该地区各季节的风电出力典型场景，为风电场的运营管理和电网调度提供了更为准确的参考。 关键词：聚类划分；最佳聚类数；高斯混合模型（GMM）；典型场景 这项工作不仅提出了改进风电出力场景划分的新方法，还通过实证研究验证了其有效性，对于提升风电预测的精度和电力系统的稳定性具有积极意义。未来的研究可能涉及将GMM与其他机器学习或深度学习技术结合，以进一步提升风电场景识别的自动化和智能化水平。