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申请/专利权人：龙源(北京)风电工程技术有限公司;东北电力大学

摘要：本发明涉及一种基于改进FCM聚类算法的风电场等值建模方法，其特点是：根据风速随机分布的差异性，确定风速样本对应的权值，以权值来体现样本对风电场的影响程度；在传统FCM聚类的基础上加入风速权值作为新的约束条件，减少所获聚类结果的偶然性和随机性，改进传统FCM算法对机组进行优化分群；划分并剔除异常数据机组；以改进FCM聚类算法结合尾流效应，减少尾流所造成的风机输出功率不同造成的影响，提高等值的精度，增加模型的普适性。其方法科学合理，适用性强，效果佳。

主权项：1.一种基于改进FCM聚类算法的风电场等值建模方法，其特征是，它包括以下步骤：1）根据风速随机分布的差异性，确定风速样本对应的权值首先考虑风速的差异性，采用Weibull分布函数对风速的概率分布进行分析，以风速分布函数作为风速样本对应的权值，风速分布函数F（v）如式（1）： （1）式中x1为位置参数，表示分布曲线的起始位置，α0为形状参数，表示曲线的形状，β0为尺度参数，v为风速样本；2）在传统FCM聚类的基础上加入风速权值作为新的约束条件在传统FCM聚类算法的基础上加入权值进行优化算法，以隶属度-权值构成多条件约束，设数据集为X，把实测的风速数据样本集合划分成不同的p类，对应的就有p个类中心，其目标函数定义为式（2）： （2）式中，vj是每个风速样本的数值，xq，其中q=1,2...n，是给每个样本vj分配的权值，体现了样本对目标函数的影响程度，vcenter_m是第m个聚类中心点风速，umj是风速样本的隶属度，c是一个隶属度的因子，||vj-vcenter_m||2表示第j个样本与第m类中心之间的欧式距离；隶属度umj和权值xq的约束条件为式（3）： （3）式（3）表明：每一类模糊集不可能是空集合，即总有样本不同程度的隶属于某类，且每个样本属于各类的隶属度之和为1，权值xq则满足乘积为1的约束条件；隶属度umj的目标函数极值为式（4）： （4）对变量vcenter_m求导数，得风速样本的聚类中心值vcenter_m迭代为式（5）： （5）通过式（2）-（5）对传统FCM聚类方法进行改进，获得新的约束条件；3）划分并剔除异常数据机组通过采集风场机组中的风速-功率数据样本作为聚类指标，经过更新隶属度和聚类中心的迭代计算，当小于某个确定的阈值或相对上次函数值的改变小于某个阈值时算法停止，确定各聚类中心后剔除异常风机数据，剔除原则如式（6）： （6）由改进后的式（2）-式（5）对风电场整场进行聚类，划分数据进入最近的聚类中心，以基于风速随机分布模型的改进FCM聚类算法对风电机组进行最优聚类分群，剔除不符合式（6）的异常机组，减少误差；4）以改进FCM聚类算法结合尾流效应通过改进的FCM聚类模型能够得到由聚类中心数目决定的聚类分群，由风速样本的聚类中心值迭代公式可知聚类分群中心值，通过相距最短的原则识别出最近的几组等效数据，以识别出的数据结合尾流效应模型获得等效输出功率，所得等效风速veq_m如式（7）： （7）风电机的等效输出功率Peq_m如式（8）： （8）以改进FCM聚类算法结合尾流效应得到的等效风速和等效功率如式（7）和式（8）所示，将实测数据代入式（7）和式（8）后得到改进FCM聚类的等效风速和等效功率值。

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