基于兩階段聚類和MCMC算法的風(fēng)光出力序列建模方法

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摘 要：針對風(fēng)光出力的隨機性建模問題，提出一種基于兩階段聚類和雙層馬爾科夫鏈模型的風(fēng)光相關(guān)出力序列建模方法。首先采用兩階段聚類得到不同的風(fēng)光典型日出力模式，第1階段采用自組織映射聚類方法識別不同氣象條件下的光伏出力類型；第2階段采用近鄰傳播聚類方法對不同光伏出力類型對應(yīng)的風(fēng)電出力樣本進行聚類。其次，建立雙層馬爾科夫鏈模型描述風(fēng)光出力的相依變化，上層建立單變量馬爾科夫鏈模型描述風(fēng)光出力模式的日間轉(zhuǎn)移，下層建立雙變量馬爾科夫鏈模型描述風(fēng)光出力日內(nèi)相鄰時刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移。（剩余20322字）