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- 面向连锁故障风险评估的可再生能源场景聚类技术
- 2024年
- 随着大规模可再生能源的集成,电力系统连锁故障风险评估和追踪的计算时间显著增加。为了解决传统方法直接基于可再生能源数据进行场景聚类可能导致评估误差的问题,该文提出了一种新的多场景风险导向聚类算法,该算法特别考虑了可再生能源的特性。在该算法中,首先采用枚举法计算不同场景的连锁故障风险,然后根据每个场景的连锁故障风险,利用模糊C-means聚类方法对场景进行聚类,使同一场景中场景的相似度最大化,并保留对连锁故障风险贡献较大的高风险场景。基于这些聚类场景,进行系统连锁故障风险评估。通过对IEEE RTS-24系统的案例研究,验证了所提方法的准确性和效率。
- 李小娣柴斌毛春翔郭祥阳
- 基于无监督深度聚类技术的生物信息序列分类研究
- 杜启蒙
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