K-means算法在风电场机群划分中的应用

"基于K-means聚类算法的风电场机群划分方法" 本文主要探讨了在风电场动态等值建模中的一个重要问题——风电场机群的划分，并提出了一种利用K-means聚类算法来解决的方法。风电场动态等值建模是风电并网研究中的关键技术之一，它能有效地简化风电场的复杂性，以便于分析和控制。然而，由于风电场内各个风电机组的功率输出特性、尺寸和地理位置等因素的差异，直接应用等值建模可能导致并网运行点特性的不一致，从而影响分析的准确性。 K-means聚类算法是一种广泛应用的数据挖掘方法，主要用于将数据集划分为多个类别，使得同一类别的数据内部差异最小，而不同类别之间的差异最大。在风电场机群划分中，K-means算法可以依据风电机组的功率曲线、额定功率、风速响应等关键参数进行聚类，将相似特性的风电机组合并为一个等价机组，以此实现风电场的动态等值。 文章指出，为了减小等值建模带来的误差，应保持风力机的功率转换特性不变。因此，该方法建议只对相同型号的风电机组进行等值划分。通过对实际风电场的案例仿真，验证了这种划分方法的有效性。仿真结果显示，等值前后风电场并网运行点的特性保持一致，证明了等值算法能够准确地反映风电场机组的动态响应特性。 此外，风电场的等值参数包括但不限于等效风速、等效功率、等效阻尼系数等，这些参数的选取和计算对等值模型的准确性至关重要。K-means聚类算法的应用有助于优化这些参数的选取，确保等值模型的动态特性与原始风电场的特性匹配度更高。 基于K-means聚类算法的风电场机群划分方法为风电场的动态等值建模提供了一种新的思路，它有助于提升风电并网运行分析的精度，同时也为风电场的控制策略设计提供了有力的工具。这种方法对于理解大规模风电并网系统的行为、优化运行策略以及提高电网的稳定性具有重要的理论和实践意义。