摘要
本发明涉及电力系统调度运行技术领域,具体为一种带预处理的二维聚类机组组合问题建模方法,步骤包括:根据机组的技术参数,建立机组聚类模型,划分机组群;根据机组群运行参数,构建松弛整型变量的机组聚类机组组合预处理模型;根据预处理模型的调度结果,建立时间聚类模型,提取典型时段;结合机组聚类与时间聚类算法,嵌入机组组合模型,构建二维聚类机组组合模型,并获取电力系统长时间尺度的机组组合决策。与现有技术相比,本发明实现了以年为时间尺度的大规模系统机组组合问题的求解,最终结果在高时间分辨率上保留了对机组启停等非连续变量的约束,从而能够更严格和精确地描述系统的灵活性。
技术关键词
机组组合模型
建模方法
长时间尺度
最小化系统
松弛
机组组合方法
典型
变量
机器学习方法
电力系统
发电量
参数
聚类方法
功率
代表
聚类算法
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