基于改进k-均值聚类的负荷概率模型.pdf

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1、第41卷第22期电力系统保护与控制V01．41NO．222013年11月16日PowerSystemProtectionandControlNOV．16．2013基于改进均值聚类的负荷概率模型陈凡，刘海涛，黄正，张雪娇(1．南京工程学院电力工程学院，江苏南京211167；2．河海大学能源与电气工程学院，江苏南京210098)摘要：提出采用改进的均值聚类方法对电力系统小时负荷进行聚类，避免了传统均值聚类存在的聚类中心初始值难以确定、聚类结果不稳定的问题。在建立聚类负荷模型的基础上，进一步建立了考虑负荷不确定性和相关性的负荷概率模型。RBTS和

2、IEEERTS79算例分析结果表明，采用所建立的聚类负荷模型时的发电系统可靠性计算结果精度高，节省了状态抽样法的计算时间；负荷不确定性和相关性对发电系统可靠性有较大影响。所建立的负荷概率模型为采用解析法和状态抽样法进行发电和发输电系统可靠性评估提供了基础。关键词：均值聚类；层次聚类；负荷模型；不确定性；相关性Probabilisticloadmodelbasedonimprovedk-meansclusteringalgorithmCHENFan一，LIUHai．tao，HUANGZheng，ZHANGXue-jiao(1．Schoolof

3、ElectricPowerEngineering，NanjingInstituteofTechnology，Nanjing211167，China；2．SchoolofElectricalEngineering，HohaiUniversity,Nanjing210098，China)Abstract：Toavoidthedifficultyofchoosinginitialclustercentersandclusteringnumberforthek-meansalgorithm，animprovedk-meansclusteringal

4、gorithmisproposedtobuildmultisteploadmodelfromthehourlyloaddata．Theextendedprobabilisticloadmodelconsideringbusloaduncertaintyandcorrelationisbuilt．RBTSandIEEERTS79reliabilitytestsystemisusedtovalidatetheproposedloadmode1．Casestudiesshowthattheresultbasedonproposedloadmode

5、lhashighaccuracyanditsavesthecalculationtimewhenadoptingthestatesamplingmethod；theuncertaintyandcorrelationofbusloadshavegreateffectontheadequacyindicesofgeneratingsystem．Theproposedloadmodelishelpfulforthegenerationandcompositesystem’Sreliabilityassessment．Keywords：k—mean

6、salgorithm；hierarchicalclustering；loadmodel；uncertainty；correlation中图分类号：TM71文献标识码：A文章编号：1674．3415(2013)22．0128—06则必将花费大量的计算时问J，因此有必要建l上与0引言小时负荷模型相对应的多级水平负荷模型。在进行电力系统可靠性分析时，为了计及系统通常采用均值聚类算法来建立多级水平负荷负荷需求量及其变化对系统可靠性指标的影响，需模型，然而均值聚类算法存在聚类数难以确定和要建立合适的负荷模型。根据系统可靠性评估时所对聚类中心初始值敏感

7、的问题I6】。关于聚类数目的用的方法【JJ、需要计算的指标和对评估结果精度要选择问题，文献[3]利用二分法J来快速确定最佳聚求的不同，负荷模型可具有多种形式，如按年表次类数，但是得出的聚类数数目高达827级，聚类数序形成的小时负荷模型、二级日负荷模型、日峰荷太多，不利于快速计算得出系统可靠性指标。因此模型、累积负荷模型、多级负荷模型等I3]。其中小需要对原始均值聚类算法进行改进。此外，由于时负荷模型形式简单，易于从运行和规划设计单位负荷变化、系统运行状况的随机性以及负荷预i贝4本取得所需数据。然而在利用解析法和状态抽样法J身不确定的特点，电

8、力系统负荷一般都具有明显的进行电力系统可靠性分析时，若采用小时负荷模型，不确定性⋯；同时，受人类生产、生活等规律活动的影响，同一时间、同一区域的节点负荷节点之基金项目：南京_T-