基于DBSCAN密度聚类的风电和负荷场景生成及削减策略：MATLAB仿真研究

简介：
本研究采用DBSCAN算法进行风电与负荷数据的密度聚类分析，并在此基础上提出有效的削减策略。通过MATLAB仿真验证了方法的有效性，为电力系统的优化运行提供支持。 基于DBSCAN密度聚类的风电与负荷场景生成及削减策略：MATLAB仿真实现 本段落介绍了一种基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减方法，主要应用在风能微网系统中。首先采集历史上的风电和电负荷数据，并通过DBSCAN算法进行预处理以消除异常或小概率事件的数据点。 随后，根据风电波动性和电负荷的时间序列及周期性特点，将场景提取分为两部分：电负荷场景的提取和风电场景的提取。与传统的Kmeans方法相比，本段落提出的基于DBSCAN的方法在生成更具有代表性的场景模型方面更具创新性，并且代码注释详尽。 此研究主要应用MATLAB平台进行仿真实现，旨在为微网容量优化配置提供支持。