买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：国网吉林省电力有限公司;大连理工大学

摘要：高比例新能源电网典型运行场景生成方法、系统及设备，属于电力系统分析技术领域。本发明为了解决传统人工提取典型运行场景的方法无法满足高比例新能源电网需求的问题。本发明首先采集电网以一小时为时间步长、以一年为总时间长度的运行场景，构建高比例新能源电网时刻运行场景集合；然后采用主成分分析法提取时刻运行场景的主要特征参数，利用K‑means算法对电网时刻运行场景集进行降维，从而生成电网的典型时刻运行场景；之后再根据每日各时刻运行场景类别的变换，构建日运行场景集合，对日运行场景进行降维、聚类，进而得到电网的典型日运行场景。本发明用于新能源电网典型运行场景生成。

主权项：1.一种高比例新能源电网典型运行场景生成方法，其特征在于，包括典型时刻运行场景的生成过程和典型日运行场景的生成过程；所述典型时刻运行场景的生成过程包括以下步骤：S100、采集电网以一小时为时间步长、以一年为总时间长度的运行场景，构建高比例新能源电网时刻运行场景集合；时刻运行场景中包含N种运行信息；所述构建高比例新能源电网是指新能源装机占比大于新能源装机阈值的电网；S200、采用主成分分析法对时刻运行场景进行降维：S201、时刻运行场景的个数为M，每个时刻运行场景的维数为N，将运行场景集排列成N行M列的矩阵X＝[x1,x2,…,xN]T，其中xi是1×M的行向量，用于表示M个时刻运行场景中的某一种运行信息，i＝1,2,…,N；S202、将xi进行零均值化，即将向量中的每一个运行信息减去该行的均值，得到新的向量xi'，再求出协方差矩阵Cov；S203、对Cov进行对角化计算求出协方差矩阵Cov的特征值λ以及其对应的特征向量q；特征值矩阵Λ中的特征值大到小排列，分别记为λ1到λN；S204、将特征向量所组成的矩阵，取前J个特征向量组成投影矩阵P，利用P矩阵获得X在其上的投影Y，即Y＝PX；这里的Y为原矩阵X降维到J维后的数据，即降维后的时刻运行场景集；S300、基于降维后的时刻运行场景集，通过K-means算法进行聚类提取典型时刻运行场景；通过K-means算法对其进行聚类的过程中，首先确定聚类后需要得到的类别数k的值，聚类算法随机确定k个点作为初始质心后开始聚类，聚类算法的最终目的是最小化目标函数，采用误差平方和作为目标： 式中，‖Ym-Cj‖2表示时刻运行场景集中运行场景Ym到聚类中心Cj的欧几里得距离，Kmeans算法在每次迭代时需要重新确定聚类中心，通过多次迭代的操作使目标函数实现最小化；所述典型日运行场景的生成过程包括以下步骤：生成高比例新能源电网典型时刻运行场景后，根据每个时刻运行场景所属的类别，构造新的时刻运行场景集合Z＝[z1,z2,…,zM]，其中zm为该时刻运行场景所属的类别，m＝1,2,…,M，zm＝1,2,...,k；将时刻运行场景集合Z中每日的运行场景合并为一行，不同日的运行场景并行排列，形成日运行场景集合R＝[r1,r2,…,rD]T，其中，rd为第d个日运行场景，rd是1×T的行向量，d＝1,2,…,D，其中D为一年的天数，T为每日的时刻数；然后再采用主成分分析法对日运行场景集合R特征进行降维，之后再利用Kmeans算法进行聚类，得到典型日运行场景。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网吉林省电力有限公司 大连理工大学 高比例新能源电网典型运行场景生成方法、系统及设备