【摘 要】
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为解决传统聚类算法无法兼顾时间序列数量和形状特征、聚类数确定依据不足等问题,提出了一种基于量-形距离的同步回代缩减算法(simultaneous backward reduction algorithm b
【机 构】
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武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,湖北武汉430072;长江大学资源与环境学院,湖北荆州,434023;国家电网公司华中分部,湖北武汉430077
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为解决传统聚类算法无法兼顾时间序列数量和形状特征、聚类数确定依据不足等问题,提出了一种基于量-形距离的同步回代缩减算法(simultaneous backward reduction algorithm based on quantity-contour distance,SBR-QC).首先,将反映风电出力过程线数量、形状、峰谷差等特性指标引入同步回代缩减(simultaneous backward reduction,SBR)算法,对风电出力过程场景进行缩减,得到不同场景数下的风电出力过程及对应概率.其次,综合考虑类内相似度和类间差异度,提出新的聚类有效性指标场景缩减(scenario reduction,SD)作为确定提取场景数的依据.最后,以人工数据集和某区域电网风电日出力过程为例,验证了SBR-QC算法的合理性和准确性.
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