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一、主要内容#xff1a;
二、代码运行效果#xff1a;
三、Weibull分布与风机风速#xff1a;
四、Beta分布与光伏辐照度#xff1a;
五、Normal分布与电负荷#xff1a;
六、K-means聚类算法#xff1a;
七、完整代码数据下载#xff1a; 一、主要内容
二、代码运行效果
三、Weibull分布与风机风速
四、Beta分布与光伏辐照度
五、Normal分布与电负荷
六、K-means聚类算法
七、完整代码数据下载 一、主要内容 本代码于Matlab平台构建基于蒙特卡洛与K-means聚类方法提出了一种用于风、光、负荷场景生成与削减技术实现了随机变量典型场景的精确刻画。风电场景生成采用了Weibull分布函数光伏场景生成采用了Beta分布电负荷场景生成则采用了Normal分布。通过对风速、光照和负荷进行模拟生成了考虑各能量随机波动特征的场景数据。随后采用K-means算法对生成的场景数据进行聚类和削减得到了精确的典型场景从而提高场景数据的可管理性和可用性为电力系统运行与分析提供了切实的参考。
本代码内容详细注释丰富出图美观适合初学者模仿学习
二、代码运行效果 三、Weibull分布与风机风速 韦伯分布Weibull distribution是一种常用的概率分布常用于描述可靠性分析和寿命检验中的随机变量。它的概率密度函数为 其中λ 是尺度参数决定了分布的尺度k是形状参数决定了分布的形状。 风速服从韦伯分布的假设是基于实际观测和经验的。虽然风速的分布可能受到多种因素的影响但在许多情况下韦伯分布能够相对准确地描述风速的分布情况。这可能是因为风速受到各种复杂因素的影响包括地形、气候、季节等而韦伯分布具有较强的灵活性可以适应不同的数据分布情况。此外韦伯分布具有数学上的便利性其概率密度函数形式相对简单易于计算和理解。这使得使用韦伯分布进行风速不确定性建模更加方便和高效。
四、Beta分布与光伏辐照度 Beta分布是一个定义在有限区间内的连续概率分布其概率密度函数形式为 其中x是定义在0-1上的随机变量α和 β是分布的两个形状参数B(α,β) 是Beta函数用来保证概率密度函数的积分等于1。Beta分布常被用于描述随机变量在有限区间内的概率分布特别是用于描述比例、概率等随机变量。 与光伏辐照度的关系是因为光伏辐照度即太阳光照强度通常被认为是一个介于0到1之间的比例值或概率值因此可以将其分布建模为Beta分布。通过对光伏辐照度数据进行分析可以使用Beta分布来估计不同辐照度水平下的概率密度函数从而了解光伏辐照度的分布规律和特征为光伏发电系统的设计和运行提供支持。
五、Normal分布与电负荷 正态分布Normal也称为高斯分布是统计学中最重要的分布之一它具有钟型曲线的特征。正态分布的概率密度函数为 其中μ是均值σ^2是方差决定了分布的中心位置和形状。正态分布常用于描述许多自然现象和社会现象例如身高、体重、温度等连续型随机变量。它具有许多重要的性质例如68-95-99.7法则即在正态分布中大约68%的数据落在均值的一个标准差范围内约95%的数据落在两个标准差范围内约99.7%的数据落在三个标准差范围内。 中心极限定理指出当随机变量的数量足够大时其平均值的分布趋近于正态分布无论原始分布是什么样的。在电力系统中电负荷涉及到大量的用户和设备因此根据中心极限定理电负荷的总体波动性往往可以近似地服从正态分布。
六、K-means聚类算法 K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法用于将数据集分成K个不同的组或簇。其基本思想是通过迭代的方式将数据点划分到K个簇中使得每个数据点都属于距离最近的簇的中心点同时最小化簇内数据点的平方误差和。以下是K-means聚类算法的基本步骤 初始化 随机选择K个初始聚类中心点可以是数据集中的随机点或者通过其他方法选择。 聚类分配 将数据集中的每个数据点分配到距离其最近的聚类中心所对应的簇中。 更新聚类中心 对每个簇重新计算其聚类中心即计算簇内所有数据点的均值作为新的聚类中心。 重复步骤2和步骤3 重复执行步骤2和步骤3直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。 收敛 当聚类中心不再发生变化时算法收敛得到最终的聚类结果。
七、完整代码数据下载
