基本信息:
- 专利标题： 一种基于优化聚类算法的新能源场站建模方法及系统
- 申请号：CN202310672479.2 申请日：2023-06-08
- 公开(公告)号：CN116432541A 公开(公告)日：2023-07-14
- 发明人： 熊永康 , 辛建波 , 舒展 , 李升健 , 匡德兴 , 赵伟哲 , 吴康 , 熊建豪
- 申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 江西省南昌市青山湖区民营科技园内民强路88号检测试验中心科研楼(第1-11层);
- 专利权人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 江西省南昌市青山湖区民营科技园内民强路88号检测试验中心科研楼(第1-11层);
- 代理机构： 南昌贤达专利代理事务所
- 代理人： 胡友胜
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G06N3/006 ; G06F113/06
摘要：
本发明公开一种基于优化聚类算法的新能源场站建模方法及系统，方法包括：根据风场地理位置数据，利用优化粒子群聚类算法将风场中的风机进行聚类处理；围绕所聚类的中心点，利用单机加权聚合方法对风机响应曲线进行处理，将中心点附近的风机进行聚合；建立基于聚合风机的风场PSASP模型，将实际风场发电及响应曲线与建立的PSASP模型进行比对。通过PSASP系统建立风场模型，与半实物仿真系统所建立模型进行联合校验，修正PSASP模型，能精细化传统风场建模过程，并为模拟复杂工况下的风场建模提供了解决方案。
公开/授权文献:
- CN116432541B 一种基于优化聚类算法的新能源场站建模方法及系统 公开/授权日：2023-10-20
IPC结构图谱:
| G06F30/27 | 使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机 |