网络出版:2026-01-07,
纸质出版:2025
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金贝芋, 邢洁, 单英浩, 等. 基于AP聚类算法的光伏电站等效模型研究[J]. 太阳能学报, 2025,46(12):186-194.
金贝芋, 邢洁, 单英浩, et al. 基于AP聚类算法的光伏电站等效模型研究[J]. 2025, 46(12): 186-194.
金贝芋, 邢洁, 单英浩, 等. 基于AP聚类算法的光伏电站等效模型研究[J]. 太阳能学报, 2025,46(12):186-194. DOI: doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1431.
金贝芋, 邢洁, 单英浩, et al. 基于AP聚类算法的光伏电站等效模型研究[J]. 2025, 46(12): 186-194. DOI: doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1431.
针对并网集中式光伏电站的等效建模问题
以接受辐照度不同的光伏阵列为研究对象
提出一种基于近邻传播算法(AP)的光伏电站聚类方法。将光伏发电单元的辐照度及线路等效阻抗作为聚类指标对光伏阵列进行聚类
同时采用加权法对光伏电站集电线路、逆变器等环节的参数进行等效。基于PSCAD仿真平台
采用所提方法搭建典型10 kV集中式光伏电站的聚类模型
在光伏阵列不同遮挡工况下
通过对比AP聚类模型、详细模型、单机等效模型与Canopy-模糊C均值聚类(FCM)模型的仿真结果
验证所提聚类方法的有效性。
Aiming at the equivalent modeling of concentrated PV power station and the traditional clustering algorithm's over-reliance on the initial clustering centers and the number of clusters
this paper proposes a clustering method for PV power station based on the affinity propagation (AP) algorithm
taking PV arrays with different solar irradiance as the object of study. The AP algorithm adopts the existing data points as the final clustering center
without specifying the initial clustering center and the number of clusters. Considering that the clustering index of PV power units needs to reflect the power output characteristics of PV power units
for this reason
the solar irradiance and the equivalent line impedance are taken as clustering indexes
and then the clustering algorithm is used to cluster the PV power units with different the solar irradiance and the equivalent line impedance into different categories
and the PV power units with similar categories are aggregated. At the same time
equate the parameters of the line impedance and inverters of the PV power station to establish a multi-machine equivalent model. Based on the PSCAD simulation platform
the clustering model of a typical 10 kV centralized PV power station is constructed by using the method of this paper
and the simulation results of the detail model
the AP clustering model
the C-FCM clustering model and the single-machine equivalent model are compared
which verifies the effectiveness of the clustering method of this paper under different solar irradiance of PV arrays.
邹才能, 李士祥, 熊波, 等. 新质生产力下“能源绿色转型”革命及意义: 兼论“能源三角”理论认识[J]. 石油勘探与开发, 2024, 51(6): 1395-1408.
HAN P P, LIN Z H, ZHANG J J, et al.Equivalent modeling of photovoltaic power plant based on factor analysis and correlation clustering[J]. IEEE access, 2019, 7: 56935-56946.
陈霆威, 曾君, 张轩, 等. 面向规模化分布式可再生能源并网的群网协同互动优化方法[J]. 电力系统自动化, 2024, 48(15): 73-83.
张永新, 李飞, 张榴晨, 等. 基于线路阻抗聚类的分布式光伏电站等效建模[J]. 太阳能学报, 2022, 43(5): 312-318.
张小科, 王子杰, 夏大伟, 等. 一种面向深度调峰运行火电机组的一次调频能力建模新方法[J]. 电网技术, 2022, 46(12): 4947-4954.
LI P X, GU W, LONG H, et al.High-precision dynamic modeling of two-staged photovoltaic power station clusters[J]. IEEE transactions on power systems, 2019, 34(6): 4393-4407.
刘可真, 陈雪鸥, 陈镭丹, 等. 光伏发电系统动态离散等值模型研究[J]. 上海交通大学学报, 2023, 57(4): 412-421, 505.
韩平平, 林子豪, 夏雨, 等. 大型光伏电站等值建模综述[J]. 电力系统及其自动化学报, 2019, 31(4): 39-47.
连乾钧, 石磊, 康钦一, 等. 实用环境下光伏组件发电效率评价方法研究[J]. 太阳能学报, 2018, 39(6): 1595-1599.
殷豪, 陈云龙, 孟安波, 等. 基于二次自适应支持向量机的光伏输出功率预测[J]. 太阳能学报, 2019, 40(7): 1866-1873.
蔡昌春, 息梦蕊, 刘昊林, 等. 基于数据驱动和多场景技术的微电网并网等效建模[J]. 电力自动化设备, 2022, 42(9): 64-69.
孙丽敬, 盛万兴, 吴鸣, 等. 基于模糊C均值聚类的分布式电源集群并网逆变器输出功率置信区间估计方法[J]. 电网技术, 2019, 43(5): 1495-1503.
黄鹤, 李文龙, 杨澜, 等. 跳跃跟踪SSA交叉迭代AP聚类算法[J]. 电子学报, 2024, 52(3): 977-990.
郭易鑫, 韩霞, 倪光捷, 等. 基于改进Canopy-FCM的光伏电站动态特性聚类算法[J]. 计算机应用与软件, 2022, 39(4): 287-293, 331.
盛万兴, 季宇, 吴鸣, 等. 基于改进模糊C均值聚类算法的区域集中式光伏发电系统动态分群建模[J]. 电网技术, 2017, 41(10): 3284-3291.
韩雨, 郭成, 方正云, 等. 基于AP-WOA-GRU的分布式光伏集群电压越限动态预测[J]. 电网与清洁能源, 2024, 40(4): 118-126.
林文婷, 李培强, 荆志宇, 等. 基于多级特征提取的BiLSTM短期光伏出力预测[J]. 太阳能学报, 2024, 45(10): 284-297.
李健, 贺国伟, 孙光友, 等. 考虑低穿特征的规模化光伏聚类分析方法[J]. 电力系统及其自动化学报, 2023, 35(8): 1-8.
潘学萍, 张源, 鞠平, 等. 太阳能光伏电站等效建模[J]. 电网技术, 2015, 39(5): 1173-1178.
党倩, 崔阿军, 尚闻博, 等. 采用欧式形态距离的负荷曲线近邻传播聚类方法[J]. 西安交通大学学报, 2022, 56(1): 165-176.
秦宇, 许野, 王鑫鹏, 等. 基于改进FCM-LSTM的光伏出力短期预测研究[J]. 太阳能学报, 2024, 45(8): 304-313.
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