本發(fā)明涉及風(fēng)電場(chǎng)領(lǐng)域，具體地說，特別涉及到一種基于樹結(jié)構(gòu)的三支增量聚類的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)組聚合方法。
背景技術(shù)：
風(fēng)電是非常重要的清潔能源，能夠解決我國(guó)現(xiàn)今的能源供應(yīng)以及二氧化碳的減排問題，實(shí)現(xiàn)能源的可持續(xù)發(fā)展，為我國(guó)的清潔能源和環(huán)保做出貢獻(xiàn)。風(fēng)力發(fā)電的優(yōu)點(diǎn)有很多：它可再生，不用消耗污染環(huán)境的化石燃料，不產(chǎn)生溫室氣體。建到西北地區(qū)的，既不占用耕地，又不會(huì)污染環(huán)境。且風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)營(yíng)簡(jiǎn)單，施工周期短。
對(duì)于大型的風(fēng)電場(chǎng)來說，風(fēng)機(jī)裝機(jī)容量在系統(tǒng)中所占比重較大，輸出能量的隨機(jī)波動(dòng)將會(huì)對(duì)電網(wǎng)頻率造成比較大的影響。一般的，我國(guó)風(fēng)力發(fā)電大部分在西北地區(qū)的電網(wǎng)末端，改變了末端電網(wǎng)能量的單向流動(dòng)的特點(diǎn)，風(fēng)電機(jī)組在向電網(wǎng)供電的同時(shí)會(huì)吸收大量的無(wú)功，當(dāng)系統(tǒng)電壓降低時(shí)可能會(huì)導(dǎo)致電網(wǎng)電壓進(jìn)一步降低，嚴(yán)重時(shí)會(huì)使其他發(fā)電機(jī)組解列，造成停電。并且由于風(fēng)能的隨機(jī)性，風(fēng)電機(jī)組在運(yùn)行時(shí)會(huì)產(chǎn)生諧波，對(duì)電網(wǎng)造成沖擊。所以，就需要根據(jù)風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)對(duì)機(jī)組進(jìn)行分群，以達(dá)到對(duì)風(fēng)電輸出功率的較穩(wěn)定控制。
在現(xiàn)有技術(shù)中，對(duì)于風(fēng)電機(jī)組的分群，還主要使用的硬聚類，例如k-means等。它們有如下缺點(diǎn)：首先，他們大多是對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類，對(duì)于新增的數(shù)據(jù)集需要把新數(shù)據(jù)集和原有數(shù)據(jù)集作為一個(gè)整體重新運(yùn)算，用時(shí)長(zhǎng)；其次，這些算法的K值難以估計(jì)；最后，它們受初始聚類中心影響巨大，不好的初值選取可能得不到有效的聚類。關(guān)于基于樹結(jié)構(gòu)的三支增量聚類的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)組聚合方法，現(xiàn)有技術(shù)中尚未發(fā)現(xiàn)相關(guān)記載。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種基于樹結(jié)構(gòu)的三支增量聚類的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)組聚合方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題。
本發(fā)明所解決的技術(shù)問題可以采用以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：
一種基于樹結(jié)構(gòu)的三支增量聚類的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)組聚合方法，包括如下步驟，
1)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的樣本和新增數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；
2)利用靜態(tài)重疊聚類算法對(duì)待測(cè)風(fēng)電場(chǎng)機(jī)組原數(shù)據(jù)進(jìn)行分群聚類，得到重疊的類簇，創(chuàng)建收索樹；
3)創(chuàng)建增量聚類算法；
4)對(duì)比增量數(shù)據(jù)集的代表點(diǎn)，對(duì)新增數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分群聚類并對(duì)原有搜索樹進(jìn)行更新；需要將新增代表點(diǎn)重新迭代聚類運(yùn)算，直至新增代表點(diǎn)不再發(fā)生變化，得到新增風(fēng)機(jī)分群。
所述步驟2)的具體過程如下：
a)采用歐幾里得公式計(jì)算樣本的相似性，并對(duì)樣本初始化；
b)根據(jù)實(shí)際工作的要求和誤差設(shè)定距離閾值，將所有滿足一定條件的數(shù)據(jù)對(duì)象添加到相對(duì)應(yīng)的簇群中；
c)然后尋找數(shù)據(jù)集中的代表點(diǎn)，并更新代表點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)集；
d)計(jì)算每個(gè)樣本屬性的熵指標(biāo)值，并按照指標(biāo)值由大到小的順序?qū)傩赃M(jìn)行排序；
e)創(chuàng)建搜索樹，當(dāng)形成的子節(jié)點(diǎn)與父節(jié)點(diǎn)大部分相同時(shí)，停止創(chuàng)建收索樹。
所述步驟3)的具體過程如下：
b1)對(duì)新增數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類分析；
b2)找出新增數(shù)據(jù)集的簇群的相對(duì)應(yīng)的代表點(diǎn)；
b3)然后找出新增數(shù)據(jù)集所對(duì)應(yīng)的的代表點(diǎn)的臨近代表點(diǎn)。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果如下：
本發(fā)明基于樹增量重疊的風(fēng)電場(chǎng)聚合方法的優(yōu)點(diǎn)是使用了三支決策聚類對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，可以很好的將模型的正域、邊界和負(fù)域，使聚類的結(jié)果更加準(zhǔn)確。并且，增量重疊算法對(duì)于新增的機(jī)組可以更快更有效的聚類，既節(jié)省了時(shí)間，又可以獲得較好的新增機(jī)組的聚類結(jié)果，從而提高了現(xiàn)有技術(shù)對(duì)于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的處理能力，可以使電網(wǎng)更有效的穩(wěn)定運(yùn)行。
附圖說明
圖1為本發(fā)明所述的增量聚類的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)組聚合方法的流程示意圖。
具體實(shí)施方式
為使本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的技術(shù)手段、創(chuàng)作特征、達(dá)成目的與功效易于明白了解，下面結(jié)合具體實(shí)施方式，進(jìn)一步闡述本發(fā)明。
參見圖1，以發(fā)電機(jī)為例，從機(jī)組的穩(wěn)暫態(tài)方程可以看出，風(fēng)力發(fā)電機(jī)的仿真主要由發(fā)電機(jī)定子電流d軸q軸分量、風(fēng)力轉(zhuǎn)矩、機(jī)組轉(zhuǎn)差率、機(jī)組槳距角、發(fā)電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩等狀態(tài)變量決定，所以，風(fēng)電場(chǎng)機(jī)組分群時(shí)，可以按照這些變量對(duì)機(jī)組進(jìn)行靜態(tài)聚類，從而完成風(fēng)電機(jī)組原始數(shù)據(jù)樣本的靜態(tài)聚類。
聚類是將多個(gè)對(duì)象的集合分成多個(gè)類的過程，每一類又稱為一簇。同一簇群中的各個(gè)對(duì)象之間的屬性相似，不同簇群中的對(duì)象之間屬性會(huì)有較大差異。而增量重疊算法是在原有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，用更少的時(shí)間對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集，也就是新增數(shù)據(jù)進(jìn)行快速聚類的算法。
在一個(gè)風(fēng)電場(chǎng)中，對(duì)于朝向不同方向的發(fā)電機(jī)，迎風(fēng)的發(fā)電機(jī)組就會(huì)工作，而葉片與風(fēng)向垂直的機(jī)組不會(huì)工作，但風(fēng)向變動(dòng)后，就會(huì)有不同的機(jī)組參與工作，工作的機(jī)組可能變多也可能變少。設(shè)一個(gè)風(fēng)電場(chǎng)有n臺(tái)風(fēng)電機(jī)組X1，X2，...，Xn，設(shè)第i個(gè)機(jī)組Xi＝[Xi1，Xi2，...，Xin]為n個(gè)維度。我們進(jìn)行聚合時(shí)，主要包括以下步驟：
(1)：數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。
X＝log10x
Xi＝[log10xi1，log10xi2，...，log10xin]
(2)：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，其過程如下：
首先，機(jī)組Xi和機(jī)組Xj的歐式距離定義為：
接著設(shè)定一個(gè)距離閾值δ，將所有滿足Distance(Xi，Xj)≤δ的機(jī)組數(shù)據(jù)Xi添加到Neighbor(Xi)中。然后尋找數(shù)據(jù)集中的代表點(diǎn)樣本，將具有最多臨近的數(shù)據(jù)對(duì)象作為第一個(gè)代表點(diǎn)的幾何中心，并將其在距離矩陣[Distance(Xi，Xj)]中刪除第一個(gè)代表樣本的行，在剩下的距離矩陣中尋找第二個(gè)代表點(diǎn)，直到距離矩陣為空為止，這樣便得到數(shù)據(jù)集中所有的代表點(diǎn)且對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行了聚類處理。
本次聚類完成后，計(jì)算每個(gè)樣本屬性的熵指標(biāo)值并按照指標(biāo)值由大到小的順序?qū)傩赃M(jìn)行排序。重要的屬性優(yōu)先用于構(gòu)造樹的節(jié)點(diǎn)，采用降序排序后的數(shù)據(jù)集屬性集合來創(chuàng)建搜索樹的每一層樹節(jié)點(diǎn)。當(dāng)形成的子節(jié)點(diǎn)與父節(jié)點(diǎn)大部分相同時(shí)，停止創(chuàng)建收索樹。設(shè)定閾值λ(根據(jù)實(shí)際情況)，停止創(chuàng)建搜索樹。
(3)：創(chuàng)建增量聚類算法過程如下：
首先尋找新增數(shù)據(jù)樣本△U中的代表點(diǎn),設(shè)這些代表點(diǎn)為rwait。對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理，即靜態(tài)數(shù)據(jù)聚類已經(jīng)產(chǎn)生了出的聚類結(jié)果，在n維的數(shù)據(jù)中已經(jīng)對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類，分別求出每個(gè)簇的幾何中心，讓其作為新增數(shù)據(jù)集△U的代表點(diǎn)，代表聚類產(chǎn)生的新簇群。然后找出新增代表點(diǎn)rwait的臨近代表點(diǎn)。其具體尋找代表點(diǎn)rwait的臨近代表樣本方法是由以下幾個(gè)關(guān)系原則來確定：
關(guān)系一，搜索樹每一層中只有一個(gè)與新增代表點(diǎn)rwait相似的樹節(jié)點(diǎn)；關(guān)系二，搜索樹至少有一層中的多個(gè)樹節(jié)點(diǎn)與新增代表點(diǎn)rwait相似；關(guān)系三，搜索樹某些層不存在與rwait相似的樹節(jié)點(diǎn)。查找搜索樹將會(huì)使樹節(jié)點(diǎn)發(fā)生合并，關(guān)系一會(huì)使相似搜索樹節(jié)點(diǎn)與rwait合并；關(guān)系二在樹節(jié)點(diǎn)合并的基礎(chǔ)上還會(huì)使子節(jié)點(diǎn)合并；關(guān)系三將會(huì)使搜索樹節(jié)點(diǎn)分裂。
根據(jù)以上關(guān)系原則就可以找出新增機(jī)組所組成的簇群的代表點(diǎn)的臨近代表點(diǎn)。
(4)對(duì)比增量數(shù)據(jù)集的代表點(diǎn)，對(duì)新增數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分群聚類并對(duì)原有搜索樹進(jìn)行更新。首先設(shè)Rneighbor為rwait的臨近代表點(diǎn)集合。根據(jù)它們的三種關(guān)系形式更新搜索樹與增量代表點(diǎn)rwait，這三種關(guān)系形式如下：
(查找到rwait的臨近代表點(diǎn)且rwait的代表區(qū)域被臨近代表區(qū)域全覆蓋)
(查找到臨近代表點(diǎn)但只有部分代表區(qū)域被臨近代表區(qū)域覆蓋)
(找不到臨近代表點(diǎn))
(5)：判斷產(chǎn)生的新增數(shù)據(jù)代表點(diǎn)rwait是否發(fā)生變化，不發(fā)生變化則新增風(fēng)機(jī)分群完成。
以上顯示和描述了本發(fā)明的基本原理和主要特征和本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)。本行業(yè)的技術(shù)人員應(yīng)該了解，本發(fā)明不受上述實(shí)施例的限制，上述實(shí)施例和說明書中描述的只是說明本發(fā)明的原理，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的前提下，本發(fā)明還會(huì)有各種變化和改進(jìn)，這些變化和改進(jìn)都落入要求保護(hù)的本發(fā)明范圍內(nèi)。本發(fā)明要求保護(hù)范圍由所附的權(quán)利要求書及其等效物界定。