考虑综合相似性度量的光伏典型出力场景聚类方法

场景聚类是描述不确定性光伏典型出力特性的有效途径之一,如何度量波动繁杂的光伏发电曲线相似性以及生成具有代表性的光伏出力场景是目前亟需解决的问题。为此,提出一种考虑综合相似性度量的光伏典型出力场景聚类方法,其基本思路是首先考虑光伏发电的电量大小、形态趋势、波动位置相似性,得到适用于光伏发电曲线的综合相似性度量距离;其次将形态质心作为优化问题求解,再用同倍比放大法得到兼顾电量和形态的实际质心,针对传统聚类算法在初始中心确定等方面的不足,以二十四节气为区间提出基于改进K-means算法的光伏典型场景集生成模型;最后构建光伏发电场景集指标评价体系,以熵权Topsis法对典型出力场景集进行综合评价。云南某地装机50MW的光伏电站2018—2020年算例结果表明:该文算法能准确划分和提取典型光伏出力场景,且以节气为区间生成的典型场景集在波动和电量指标上都有较好的表现,证明算法的有效性。