基于改进鸟群算法优化聚类的风电场等值建模

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为了提高风电场动态等值建模的精确度,采用风力发电机组的12个状态变量作为分群指标,使用改进鸟群算法(Improve Bird Swarm Algorithm,IBSA)搜索最佳聚类中心,通过K-means算法对风电场进行分群处理。在MATLAB/Simulink中搭建详细模型与等值模型,并与传统聚类算法进行对比。实验结果表明,该方法对等值建模的准确度有很大的提高,可以精确地表征风电场的对外特性。
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