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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心)
摘要：本发明公开了一种考虑异常数据识别的光伏集群聚类划分方法，涉及光伏新能源发电集群划分技术领域，所述方法包括：建立基于四分位法和DBSCANDensity‑BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise聚类的异常数据分布不均的改进识别方法；建立光伏电站数据相关性分析方法；建立基于K‑Modes算法的光伏集群聚类划分方法。本发明所提优化方法能够有利于避免异常数据对光伏集群聚合划分的影响，建立不同参数的相关性之间的差异性分析方法，可使光伏集群进行有效划分，成为光伏集群的出力预测、分布控制、调控效果评估的基础，为光伏集群的优化调度提供有效的参考依据。
主权项：1.一种考虑异常数据识别的光伏集群聚类划分方法，其特征在于，包括：1建立基于四分位法和DBSCAN聚类的异常数据分布不均的改进识别方法，采用基于密度聚类的方法对异常数据进行识别；2建立光伏电站数据相关性分析方法；3建立基于K-Modes算法的光伏集群聚类划分方法，基于步骤1与步骤2处理后的光伏运行数据，基于谱聚类对非凸数据集聚类问题的适用性，采用K-Modes算法对原型光伏电站聚类，完成所有光伏电站的集群划分。
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权利要求：
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