[发明专利]一种基于可能性C-均值聚类的微电网中小水电站发电量计算方法

权利要求书

1.一种基于可能性C-均值聚类的微电网中小水电站发电量计算方法，其特征在于，包括下述步骤：

S1，数据集的构建；从多年历史和实时数据集中获取微电网中水电站来水量N_L年的数据，构建来水量数据集根据来水量的数据，通过处理、计算和分析，构建包括最小来水量、平均来水量和最大来水量三个特征值的特征向量为：

X_Li＝{x_Lij}_1×m＝{L_XLSL,L_ALSL,L_DLSL}

其中L_XLSL、L_ALSL、L_DLSL分别为最小来水量、平均来水量、最大来水量，其单位为立方米；数据集的数量m＝3，i＝1,2,...,N_L，j＝1,2,...,m；

从多年历史和实时数据集中获取微电网中水电站径流量N_J年的数据，构建径流量数据集X_J＝{X_Ji}_m×NJ；根据径流量的数据，通过处理、计算和分析，构建包括最小径流量、平均径流量、最大径流量三个特征值的特征向量为：

X_Ji＝{x_Jij}_1×m＝{J_XJLL,J_AJLL,J_DJLL}

其中J_XLSL、J_ALSL、J_DLSL分别为最小径流量、平均径流量、最大径流量，其单位为立方米；数据集的数量m＝3，i＝1,2,...,N_L，j＝1,2,...,m；

从多年历史和实时数据集中获取微电网中水电站入库流量N_I年的数据，构建入库流量数据集根据入库流量的数据，通过处理、计算和分析，构建包括最小入库流量、平均入库流量、最大入库流量三个特征值的特征向量为：

X_Ii＝{x_Iij}_1×m＝{Q_XI,Q_AI,Q_DI}

其中Q_XI、Q_AI、Q_DI分别为最小入库流量、平均入库流量、最大入库流量，其单位为立方米/秒；数据集的数量m＝3，i＝1,2,...,N_L，j＝1,2,...,m；

S2，聚类中心矩阵的构建；采用聚类分析的方法，选取c＝3，构建与数据集的聚类中心矩阵：

其中c_L1、c_L2、c_L3分别为最小来水量、平均来水量、最大来水量聚类中心值，c_J1、c_J2、c_J3分别为最小径流量、平均径流量、最大径流量聚类中心值，c_I1、c_I2、c_I3分别为最小入库流量、平均入库流量、最大入库流量聚类中心值；

S3，聚类中心矩阵的初始化；按照微电网中小水电站发电量计算原则，根据来水量、径流量、入库流量的数据变化特征，设定最小量、平均量、最大量聚类中心矩阵的初始值为分别从来水量、径流量、入库流量的多年平均值取值，最小量、平均量、最大量取值的系数分别为k_X、k_A、k_D，k_X＝[0.2,0.3]，k_A＝[0.8,1.1]，k_D＝[1.5,1.8]；

S4，最优聚类矩阵和最优聚类中心矩阵的迭代计算；采用聚类分析的方法，通过迭代计算方式，确定可能性C-均值聚类矩阵的最优值，确定最小量、平均量、最大量聚类中心矩阵的最优值；

来水量、径流量、入库流量可能性C-均值聚类矩阵的最优值为：

最小量、平均量、最大量聚类中心矩阵的最优值为：

S5，装机容量计算；计算小水电站小水电发电机组装机容量：

其中H为小水电站水头，k为小水电机组发电效率；

S6，发电量计算；计算小水电站年发电量：

W_Y＝P_ST_Ymax

其中T_Ymax为小水电站小水电机组年利用小时数。

2.根据权利要求1所述的基于可能性C-均值聚类的微电网中小水电站发电量计算方法，其特征在于，所述S4中最优聚类矩阵和最优聚类中心矩阵的迭代计算，其具体步骤为：

S4.1，设定系数f＝2，迭代计算结束判定误差值ε＝0.001；

S4.2，利用随机函数在[0,1]随机产生随机数，以初始化聚类矩阵

S4.3，设定迭代次数t＝1；

S4.4，计算如下三个系数：

S4.5，在第t次迭代中计算聚类矩阵的元素值，其元素值迭代更新公式分别为：

其中d()为距离函数；

S4.6，在第t次迭代中计算聚类中心矩阵C^(t)的元素值，最小量、平均量、最大量聚类中心矩阵元素值迭代更新公式分别为：

S4.7，若则迭代计算结束；否则使t＝t+1并转到S4.4。