CN112308412A - 基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法 - Google Patents

基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法，包括：对历史波面时序数据进行波高及周期的求解，按照摆式发电模型计算出波浪发电功率时序数据；计算发电功率时序数据的三个评估指标：幅值稳定性、持续时间稳定性和变异系数；对三种评估指标形成的特征向量进行k‑means聚类，利用聚类评价指标确定最佳聚类数，生成少量具有代表性的典型发电场景。本发明通过对特征向量数据集的聚类得到波浪发电功率的典型场景集，电力部门可以根据少量具有代表性的典型场景对评估电网规划的合理性和运行方案的可行性进行科学的指导，使规划方案和运行策略在最大程度上满足电力系统需求，减少了计算复杂度和计算时间，对电网的长期规划运行具有重要意义。

Description

基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法
技术领域
本发明涉及波浪发电场景分析领域，尤其涉及一种基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法。
背景技术
场景分析是描述不确定性、随机性问题的一种常用方法，电力系统场景分析主要解决电力系统中涉及的不确定性、随机性问题，是电力系统规划和运行研究的基础性工作。电力部门可以根据少量具有代表性的典型场景对评估电网规划的合理性和运行方案的可行性进行科学的指导，使规划方案和运行策略在最大程度上满足电力系统需求，减少计算复杂度和计算时间。
在国内外研究中，场景分析法主要运用于风力光伏发电，对于波浪发电的场景分析研究较少。根据研究背景和解决问题的不同现有的场景分析方法主要分为场景生成和场景缩减两个方面。场景生成的目的是获得大规模场景，场景缩减的目的是用少量代表性场景描述大量复杂性场景特征。大量场景的计算分析会增加计算的复杂度，增加计算时间，因此希望能形成具有代表性的少量场景以兼顾计算效率和精度。因为波浪具有很强的波动性和随机性，直接对波面数据进行场景分析无法提取场景特征得到少量具有代表性的场景。
发明内容
发明目的：针对以上问题，本发明提出一种基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法，基于三个评估指标对波浪发电功率场景进行场景分析，可以较好的提取出场景特征，从而形成少量的具有代表性的场景，兼顾了计算效率和精度，对电网的长期规划运行具有重要意义。
技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法，包括步骤：
(1)对历史波面数据进行数据处理，获得波浪的波高与波周期时序序列；
(2)计算有效波高与有效周期，形成大量波浪发电功率时序场景；
(3)提取波浪发电功率时序场景的三个场景特征；
(4)根据多种聚类评价指标综合确定最佳聚类数；
(5)根据最佳聚类数对特征向量进行k-means聚类，得出发电功率的典型场景。
进一步地，所述步骤1具体包括：
(1.1)获取全年的历史波面数据时序序列；
(1.2)对波面数据进行预处理，去除数据缺失的小时时序序列；
(1.3)根据处理后的波面数据，利用“上跨零点法”计算得到波高与波周期小时时序序列。
进一步地，所述步骤2具体包括：
(2.1)根据波高与波周期的小时时序序列，利用波浪相关理论得出每个小时的有效波高与有效周期；其中，有效波高为最大的1/3部分波高的平均值；有效周期为最大的1/3部分波周期的平均值；
(2.2)根据典型波浪发电功率计算公式，求出波浪发电功率的日时序序列，形成大量发电场景。
进一步地，所述步骤3具体包括：
(3.1)对波浪发电功率日时序序列进行标准化处理；
(3.2)计算标准化处理之后的波浪发电功率日时序序列的幅值稳定性、持续时间稳定性和变异系数：
(3.3)标幺化处理后，形成特征向量。
进一步地，波浪发电功率日时序序列的幅值稳定性、持续时间稳定性和变异系数为：
幅值稳定性AS：
AS＝Pmax-Pmin
其中，Pmax为理论发电功率标准化之后的最大值，Pmin为理论发电功率标准化之后的最小值；
持续时间稳定性TS：
TS＝∑N(pt)(0≤t≤T)
Figure BDA0002752398840000021
其中，N(pt)为某个时刻t的标准化后理论功率的状态，pt为某个时刻的标准化后的理论发电功率；
变异系数C.V：
C.V＝(SD/Mean)*100％
其中，Mean是指时间尺度内的平均发电功率
Figure BDA0002752398840000022
SD是指发电功率xi偏离平均发电功率
Figure BDA0002752398840000023
的平均数。
进一步地，所述步骤4具体包括：
(4.1)选取聚类评价指标：CHI指标、DBI指标、轮廓系数、KL散度、Hart指标、Wint指标、紧密性分散性综合指标；
(4.2)对特征向量数据集进行多次聚类，根据聚类指标随聚类数变化的曲线，寻找指标最优对应的曲线最值处聚类数作为最佳聚类数；
(4.3)综合分析各个聚类指标分别得到的最佳聚类数，选取最佳聚类数。
进一步地，所述步骤5具体包括：
(5.1)根据得到的最佳聚类数对特征向量数据集进行k-means聚类；
(5.2)根据特征向量数据集的分类结果，得到波浪发电功率时序的分类结果及发电功率的典型场景。
有益效果：本发明基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法，通过计算波浪发电的评估指标，形成场景的特征向量，从而能够分析具有较强随机性和波动性的波浪。
本发明基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法，对于聚类数选择，利用聚类有效性指标，综合分析特征向量，得到最佳聚类数，通过对特征向量数据集的聚类得到波浪发电功率的典型场景集。利用少量的典型性场景描述大量复杂性场景特征，兼顾了计算效率和精度，对电网的长期规划运行具有重要意义。
附图说明
图1是本发明所提方法的实现流程图；
图2是本发明所提方法中聚类有效性指标曲线图；
图3是本发明所提方法中得出的典型场景。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。
如图1所示，本发明所述的基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法，包括步骤：
(1)对历史波面数据进行数据处理，获得波浪的波高与波周期小时时序序列；具体包括：
(1.1)获取全年的历史波面数据小时时序序列；
(1.2)对波面数据进行预处理，去除数据缺失的小时时序序列；
(1.3)根据处理后的波面数据，利用“上跨零点法”计算得到波高与波周期小时时序序列；其中，波高为两个连续跨零点间的波峰最高点到波谷最低点的垂直距离；周期为两个连续跨零点间的时间间隔。
(2)计算有效波高与有效周期，形成大量波浪发电功率时序场景；具体包括：
(2.1)根据步骤1.3中得到的波高与波周期的小时时序序列，利用波浪相关理论得出每个小时的有效波高与有效周期；其中，有效波高为最大的1/3部分波高的平均值；有效周期为最大的1/3部分波周期的平均值。
(2.2)根据典型波浪发电功率计算公式，求出波浪发电功率的日时序序列，形成大量发电场景。
典型波浪发电功率计算公式采用摆式波浪发电模型进行计算：
P＝ηBH1/3 2T1/3 (1)
其中，B为摆式发电模型的摆宽，H1/3为有效波高(m)，T1/3为有效周期(s)；取B＝5m，η取0.441。
(3)提取波浪发电功率时序场景的三个场景特征；具体包括：
(3.1)对步骤2.2中得到的波浪发电功率日时序序列进行标准化处理；
(3.2)计算标准化处理之后的波浪发电功率日时序序列的幅值稳定性、持续时间稳定性和变异系数：
幅值稳定性：理论发电功率标准化之后的最大值和最小值之差，物理含义是给定的周期内理论发电功率的振荡值的大小：
AS＝Pmax-Pmin (2)
持续时间稳定性：在给定的周期T内，对理论发电功率进行标准化处理之后，功率会在零点上下波动，定义发电持续时间的稳定性值大小为TS，TS为标准化处理后经过零点的个数：
TS＝∑N(pt)(0≤t≤T) (3)
Figure BDA0002752398840000041
其中，N(pt)为某个时刻t的标准化后理论功率的状态，N(pt)等于1表示该时刻的经过零点，N(pt)等于0表示该时刻不经过零点，pt为某个时刻的标准化后的理论发电功率。
变异系数：变异系数越大，波动性越大，离散的程度越大。
C.V＝(SD/Mean)*100％
其中，Mean是指时间尺度内的平均发电功率
Figure BDA0002752398840000046
SD是指发电功率xi偏离平均发电功率
Figure BDA0002752398840000042
的平均数，
Figure BDA0002752398840000043
(3.3)标幺化处理后，形成特征向量。
(4)根据多种聚类评价指标综合确定最佳聚类数；具体包括：
(4.1)如图2所示，选取聚类评价指标：CHI指标、DBI指标、轮廓系数、KL散度、Hart指标、Wint指标、紧密性分散性综合指标。
CHI指标(Calinski-Harabasz Index)：
Figure BDA0002752398840000044
Figure BDA0002752398840000045
Figure BDA0002752398840000051
Figure BDA0002752398840000052
式中，N为总样本数量，
Figure BDA0002752398840000053
是全体样本数据的平均值，μk,i为第k类中第i个数据对本类的隶属度，W为类内紧密性，B为类间分散性，CHI指标越大，表明聚类效果越好。DBI指标(Davies-Bouldin Index)：
Figure BDA0002752398840000054
由定义可知，DBI越小，类内距离越近，类间距离越远，效果越好。
轮廓系数(Silhouette Coefficient)：
Figure BDA0002752398840000055
式中，a(i)定义为i样本与同类簇内其它样本间的距离平均值，表示类内紧密性；b(i)定义为i样本对其它每个类簇，求i样本到该类簇所有样本的距离平均值的最小值，可反应类间分散度。轮廓系数的取值在[-1,1]，当s(i)越接近1，说明聚类结果对i样本来说越合理；反之，当s(i)越接近-1，说明i的聚类结果越不合理；若s(i)趋近于0，则说明i样本介于两个类簇之间。
KL散度(Krzanowski-Lai Index)：
Figure BDA0002752398840000056
Diff(k)＝(k-1)trW(k+1)-k*trW(k) (12)
式中，trW(k)为第k类类内协方差矩阵的迹，KL值越大，说明类间相似度越低，聚类效果越好。
Hart指标(Hartigan Index)：
Figure BDA0002752398840000057
将小于等于10的此指标最小值所对应k值当做最佳聚类数。
Wint指标(Weighted inter-to intra-cluster ratio)：
Figure BDA0002752398840000061
Wint指标同时考虑类内与类间聚类效果，其值越大，聚类效果越好。
紧密型分散性综合指标：
Figure BDA0002752398840000062
Figure BDA0002752398840000063
Figure BDA0002752398840000064
其中，
Figure BDA0002752398840000065
表示第i类的类内紧密性，Ωi表示第i类的数据个数，xi表示第i类内的数据样本，ωi为第i类的聚类中心，
Figure BDA0002752398840000066
表示k类结果类内紧密性的均值。由定义可知，
Figure BDA0002752398840000067
指标越小，表示类内数据距离越近，效果越好。
Figure BDA0002752398840000068
指标越大，表示不同聚类中心距离越远，效果越好。
(4.2)对特征向量数据集进行多次聚类，根据聚类指标随聚类数变化的曲线，寻找指标最优对应的曲线最值处聚类数作为最佳聚类数。
对特征向量数据集重复进行50次实验，各指标得到的最佳聚类数k按照(k/50)*100％计算所得百分比情况统计，如表1所示。
表1
Figure BDA0002752398840000069
(4.3)综合分析各个聚类指标分别得到的最佳聚类数，最终选取最佳聚类数为k＝3。
(5)根据最佳聚类数对特征向量进行k-means聚类，得出发电功率的典型场景，如图3所示。具体包括：
(5.1)根据得到的最佳聚类数对特征向量数据集进行k-means聚类；
(5.2)根据特征向量数据集的分类结果，得到波浪发电功率时序的分类结果及发电功率的典型场景。

Claims (7)

1.一种基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法，其特征在于，包括步骤：
(1)对历史波面数据进行数据处理，获得波浪的波高与波周期时序序列；
(2)计算有效波高与有效周期，形成大量波浪发电功率时序场景；
(3)提取波浪发电功率时序场景的三个场景特征；
(4)根据多种聚类评价指标综合确定最佳聚类数；
(5)根据最佳聚类数对特征向量进行k-means聚类，得出发电功率的典型场景。
2.根据权利要求1所述的基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：
(1.1)获取全年的历史波面数据时序序列；
(1.2)对波面数据进行预处理，去除数据缺失的小时时序序列；
(1.3)根据处理后的波面数据，利用“上跨零点法”计算得到波高与波周期小时时序序列。
3.根据权利要求1所述的基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
(2.1)根据波高与波周期的小时时序序列，利用波浪相关理论得出每个小时的有效波高与有效周期；其中，有效波高为最大的1/3部分波高的平均值；有效周期为最大的1/3部分波周期的平均值；
(2.2)根据典型波浪发电功率计算公式，求出波浪发电功率的日时序序列，形成大量发电场景。
4.根据权利要求1所述的基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
(3.1)对波浪发电功率日时序序列进行标准化处理；
(3.2)计算标准化处理之后的波浪发电功率日时序序列的幅值稳定性、持续时间稳定性和变异系数：
(3.3)标幺化处理后，形成特征向量。
5.根据权利要求4所述的基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法，其特征在于，波浪发电功率日时序序列的幅值稳定性、持续时间稳定性和变异系数为：
幅值稳定性AS：
AS＝Pmax-Pmin
其中，Pmax为理论发电功率标准化之后的最大值，Pmin为理论发电功率标准化之后的最小值；
持续时间稳定性TS：
TS＝∑N(pt)(0≤t≤T)
Figure FDA0002752398830000021
其中，N(pt)为某个时刻t的标准化后理论功率的状态，pt为某个时刻的标准化后的理论发电功率；
变异系数C.V：
C.V＝(SD/Mean)*100％
其中，Mean是指时间尺度内的平均发电功率
Figure FDA0002752398830000022
SD是指发电功率xi偏离平均发电功率
Figure FDA0002752398830000023
的平均数。
6.根据权利要求1所述的基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：
(4.1)选取聚类评价指标：CHI指标、DBI指标、轮廓系数、KL散度、Hart指标、Wint指标、紧密性分散性综合指标；
(4.2)对特征向量数据集进行多次聚类，根据聚类指标随聚类数变化的曲线，寻找指标最优对应的曲线最值处聚类数作为最佳聚类数；
(4.3)综合分析各个聚类指标分别得到的最佳聚类数，选取最佳聚类数。
7.根据权利要求1所述的基于评估指标的波浪发电典型场景生成方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：
(5.1)根据得到的最佳聚类数对特征向量数据集进行k-means聚类；
(5.2)根据特征向量数据集的分类结果，得到波浪发电功率时序的分类结果及发电功率的典型场景。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116227751A (zh) * 2023-05-09 2023-06-06 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 配电网优化配置方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109558897A (zh) * 2018-11-08 2019-04-02 华北电力大学 一种基于数据挖掘的电网规划多场景提取方法
CN111509774A (zh) * 2020-04-29 2020-08-07 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种用于满足交直流独立供电的波浪能发电系统及其运行控制方法
CN111555342A (zh) * 2020-04-29 2020-08-18 山东电力研究院 一种波浪能发电汇集与综合供电系统及其运行控制方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109558897A (zh) * 2018-11-08 2019-04-02 华北电力大学 一种基于数据挖掘的电网规划多场景提取方法
CN111509774A (zh) * 2020-04-29 2020-08-07 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种用于满足交直流独立供电的波浪能发电系统及其运行控制方法
CN111555342A (zh) * 2020-04-29 2020-08-18 山东电力研究院 一种波浪能发电汇集与综合供电系统及其运行控制方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116227751A (zh) * 2023-05-09 2023-06-06 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 配电网优化配置方法及装置
CN116227751B (zh) * 2023-05-09 2023-07-07 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 配电网优化配置方法及装置

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