基于 DBSCAN 密度聚类的风电-负荷场景削减方法
摘要：
近年来，随着可再生能源的快速发展，风电发电量的波动性和电负荷的时序性、周期性特点成为了电
力系统调度和运行的难点之一。为了解决这一问题，本文提出了一种基于 DBSCAN 密度聚类的风电-
负荷场景削减方法。该方法首先采集风电和电负荷的历史数据，并使用 DBSCAN 密度聚类进行数据预
处理。然后，根据风电波动性和电负荷的时序性、周期性特点，提取电负荷场景和风电场景。与传统
的 Kmeans 方法相比，本方法具有更高的代表性和创新性，可有效降低电力系统调度的复杂性。
1. 引言
随着可再生能源的迅速发展，风电已成为重要的清洁能源之一。然而，由于风力的不稳定性和电负荷
的变化特性，风电场景生成和削减成为了电力系统调度和运行的难点。为了提高电力系统的安全性和
稳定性，研究人员提出了各种风电-负荷场景削减方法，其中基于 DBSCAN 密度聚类的方法具有较高
的效果。
2. 方法介绍
本文的方法主要由以下几个步骤组成：数据采集、数据预处理、场景提取和场景削减。
2.1. 数据采集
为了进行场景生成与削减，首先需要采集历史的风电和电负荷数据。通过 MATLAB 仿真平台，可以获
取到准确的风电和电负荷历史数据。
2.2. 数据预处理
为了消除异常或小概率电负荷和风电数据，本文采用了 DBSCAN 密度聚类进行数据预处理。DBSCAN
算法是一种基于密度的聚类方法，能够有效地将数据点分为不同的簇。
2.3. 场景提取
根据风电的波动性和电负荷的时序性、周期性特点，本文将场景提取分为电负荷场景提取和风电场景
提取。通过对聚类结果进行分析，可以得到具有代表性的场景。
2.4. 场景削减
为了降低电力系统调度的复杂性，本文提出了一种基于 DBSCAN 密度聚类的场景削减方法。通过分析
风电和电负荷的相关性，可以削减冗余的场景，提高调度效率。
3. 实验结果
本文通过在 MATLAB 仿真平台上进行实验，对提出的方法进行了验证。实验结果表明，基于 DBSCAN
密度聚类的风电-负荷场景削减方法能够有效地削减场景数量，并保持调度的准确性。
