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摘要：本发明公开了一种高比例新能源电力系统运行数据分层聚类方法，包括以下步骤：拓扑分区、特征量选取、数据等值降维、利用分层均值聚类算法对电力系统运行数据分层聚类；选取典型运行方式；本发明将专家知识纳入数据驱动方法对运行方式的识别框架中，通过建立系统主导运行特征序列，利用分层聚类方法对运行方式数据集进行划分，形成基于聚类中心为代表的运行方式分类集，然后基于新能源渗透率、负荷水平等差异筛选各类别内具有边界运行特性的运行点，经校验后可为方式部门制定电网运行规则，保障电网运行安全提供有力支持。
主权项：1.一种高比例新能源电力系统运行数据分层聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.拓扑分区：对电力系统拓扑网络分区形成潮流断面；步骤2.特征量选取：从电网公司方式处收集的原始数据中选定能够表征电网运行的关键特性来构造运行方式下的特征量；步骤3.数据等值降维：根据电力系统拓扑分区结果，对关联性较强的特征进行合并实现对特征的降维；步骤4.利用分层均值聚类算法对电力系统运行数据分层聚类；步骤5.选取典型运行方式：在系统静态安全分析框架下对运行方式待校验样本集中各样本开展N-1校核，评估运行点时刻下系统运行的风险等级，提取广义典型运行方式并借助可视化手段识别分析风险区域的运行特征。
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