基于聚类分析的风电场风速-出力典型波动过程关联分析

作者：程林; 贾一超^*; 王吉利; 柯贤波; 韩华玲

来源：西安工程大学学报, 2022, 36(05): 95-101.

DOI：10.13338/j.issn.1674-649x.2022.05.013

• 风速
• 功率波动
• 关联特性
• K均值聚类算法
• 模糊C均值聚类算法

在风力发电系统中，研究风速与功率波动的关联特性能够为风电功率预测提供很好的理论基础，对增强电力系统的安全性与稳定性具有重要的参考价值。针对功率并不随着风速波动而实时线性波动的问题，采用K均值聚类算法和模糊C均值聚类算法分别对风速和功率波动过程进行划分，得到5种不同波动过程，然后采用皮尔逊相关性分析法和灰色关联度分析法分析不同波动过程下风速和功率波动的关联特性。不同波动过程下分析结果显示：K均值聚类时最大相关系数为0.492 5,最小相关系数为0.331 8;模糊C均值聚类时最大相关系数为0.486 8,最小相关系数为0.329 3;所有波动过程下，灰色关联度均在0.5附近，表明功率波动与风速波动趋势相似。

• 单位
  国家电网有限公司; 中国电力科学研究院有限公司