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場景分析是含風(fēng)電電力系統(tǒng)處理風(fēng)電隨機性的典型方法，然而由于風(fēng)電出力對電力系統(tǒng)運行的影響具有復(fù)雜的非線性，傳統(tǒng)風(fēng)電場景模型難以保證風(fēng)電場景與電力系統(tǒng)優(yōu)化運行保持一致。為此，不同于傳統(tǒng)方法的先對風(fēng)電場景聚類、再進行運行優(yōu)化，而是先將風(fēng)電出力樣本代入無功／電壓運行優(yōu)化，對優(yōu)化結(jié)果的無功／電壓控制矢量進行場景聚類，再映射出風(fēng)電的場景聚類，從而提出含大規(guī)模風(fēng)電電力系統(tǒng)的無功／電壓運行場景模型?？紤]到K-means聚類方法難以確定聚類數(shù)的問題，通過聚類指標(biāo)得到運行場景的最佳聚類數(shù)。將澳大利亞2個風(fēng)電場實際數(shù)據(jù)接入到IEEE 30節(jié)點系統(tǒng)中，分別進行傳統(tǒng)風(fēng)電場景分析和所提出的運行場景分析，比較了系統(tǒng)網(wǎng)損和電壓的概率特性，驗證了所提出的運行場景分析方法的合理性和優(yōu)越性。
風(fēng)電
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