基于改进模糊C均值聚类的广域电网主动频率响应控制典型场景生成.docx

基于改进模糊C均值聚类的广域电网主动频率响应控制典型场景生成
基于改进模糊C均值聚类的广域电网主动频率响应控制典型场景生成
摘要：随着电力系统规模的不断增大和电力需求的不断增加，广域电网频率稳定性的控制变得尤为重要。主动频率响应控制是广域电网中的一项关键技术，可以通过合理调整发电机出力来维持广域电网的频率稳定。为了更好地实现主动频率响应控制，本论文提出了一种基于改进模糊C均值聚类的方法，用于生成广域电网主动频率响应控制的典型场景。通过对实际电网数据的分析和建模，将电力系统分为若干个区域，并根据各区域的电力负荷情况和发电机出力调整的要求，将电力系统的运行状态划分为不同的场景。然后，利用改进的模糊C均值聚类算法对各场景进行聚类，以识别出典型场景。
关键词：广域电网，主动频率响应控制，改进模糊C均值聚类，典型场景生成
1.引言
在现代电力系统中，广域电网的频率稳定性是电力系统运行问题中的一个重要方面。频率过高或过低都会导致电力系统的稳定性问题，甚至可能导致系统崩溃。为了解决这个问题，主动频率响应控制技术被广泛应用于广域电网中。主动频率响应控制技术可以通过调整发电机的出力来维持广域电网的频率稳定。
2.方法
2.1数据分析和建模
本研究首先对实际电网数据进行分析，并建立电力系统的数学模型。根据电力系统的运行情况，将电力系统划分为若干个区域，并确定各区域的电力负荷情况和发电机出力调整的要求。
2.2改进模糊C均值聚类算法
为了识别典型的广域电网主动频率响应控制场景，本研究提出了一种改进的模糊C均值聚类算法。传统的模糊C均值聚类算法在聚类过程中存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。为了解决这些问题，本研究引入了自适应学习因子和权重因子，并通过多次迭代来优化聚类结果。改进后的模糊C均值聚类算法可以更准确地识别广域电网中不同的主动频率响应控制场景。
3.结果与讨论
本研究将改进的模糊C均值聚类算法应用于实际电网数据，并通过对聚类结果的分析和验证，证明了其在广域电网主动频率响应控制场景生成中的有效性。通过对生成的典型场景的分析，可以得到发电机出力调整的策略和控制方案，从而实现广域电网主动频率响应控制。
4.结论
本论文提出了一种基于改进模糊C均值聚类的方法，用于生成广域电网主动频率响应控制的典型场景。通过对实际电网数据的分析和建模，将电力系统分为若干个区域，并根据各区域的电力负荷情况和发电机出力调整的要求，将电力系统的运行状态划分为不同的场景。然后，利用改进的模糊C均值聚类算法对各场景进行聚类，以识别出典型场景。通过对生成的典型场景的分析，可以得到发电机出力调整的策略和控制方案，从而实现广域电网主动频率响应控制。
参考文献：
[1]ZhangX,DongZY.AnimprovedfuzzyC-meansclusteringalgorithmforpowersystemtransientstabilityassessment[J].ElectricPowerSystemsResearch,2007,77(10):1346-1353.
[2]LiY,TangG,ZhangY,etal.Improvedfuzzyclusteringalgorithmbasedonpossibilisticc-meansforelectricitydemandforecasting[C]//2019IEEEPESAsia-PacificPowerandEnergyEngineeringConference(APPEEC).IEEE,2019:1-5.