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考虑多风电场相关性的场景概率潮流计算及无功优化 被引量:23
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作者 邱宜彬 欧阳誉波 +1 位作者 李奇 陈维荣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期61-68,共8页
针对结合K-means聚类和Copula函数建立场景概率模型时,K-means聚类不能根据风电出力数据分布特点自发确定最佳聚类数这一不足,提出通过基于密度的聚类有效性指标确定最佳聚类数。并以此建立最优场景概率模型,采用改进型回溯搜索算法(BSA... 针对结合K-means聚类和Copula函数建立场景概率模型时,K-means聚类不能根据风电出力数据分布特点自发确定最佳聚类数这一不足,提出通过基于密度的聚类有效性指标确定最佳聚类数。并以此建立最优场景概率模型,采用改进型回溯搜索算法(BSA)进行无功优化。以澳大利亚的两个相邻风电场实测出力为例,在含多风电场的IEEE30节点系统中对所提方法进行验证,算例结果表明采用所提方法确定的最优场景概率模型能准确描述多风电场输出功率之间的相关性。 展开更多
关键词 场景概率潮流 无功优化 K-means最佳聚类数 COPULA函数 改进型回溯搜索算法
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