基于聚类风电场分群及等值建模的研究的开题报告.docx

基于聚类风电场分群及等值建模的研究的开题报告
一、研究背景和意义
风能作为一种可再生的能源，受到越来越多的关注，风电场的建设也得到了大力推广。然而，由于各个风电场的地理和气象条件不同，导致其发电量、稳定性和经济性等方面也存在着较大的差异。同时，风电场的规模也越来越大，导致数据量变得庞大，分析和管理起来很困难。因此，建立一种自动化的风电场分群和模型建立方法，对于降低运行成本和提高发电效率具有重要的意义。
二、相关研究现状
针对风电场的分群和建模问题，已有很多研究。传统的方法是将风电场按照地理位置和运行状况进行分类，然后针对每一类风电场建立模型。然而，这种方法需要人工干预，并且分类粒度较粗，容易忽略不同风电场内部的差异。近年来，聚类分析被广泛应用于风电场分群，其可以根据实际数据自动地将风电场分为不同的类别，并且分类粒度可以根据需求进行调节。
同时，对于风电场建模问题，等值建模方法也是一种广泛应用的方法。其利用多元统计的方法对风电场的发电量进行建模，可以充分考虑不同变量之间的相互关系。等值建模方法的优点在于，建模精度高，模型具有可解释性，并且可以进行实时的数据更新和预测。由于风速和风向是影响风电场发电量的两个最关键的因素，因此，利用这两个变量建立风电场模型是最为常见的方法之一。
三、研究内容和方法
本研究旨在利用聚类分析方法对风电场进行自动化分群，并根据每一类风电场的特点建立等值模型。具体的研究内容和方法如下：
1.数据采集和预处理：选择三个地区的每个风电场的风速和风向数据，同时记录发电量数据。清洗数据并进行归一化，以便于后续的分析处理。
2.聚类分析：根据风速、风向和发电量等指标对风电场进行聚类，可采用K-means或层次聚类的方法。根据实验数据及其他因素，选择最适宜的聚类方法。
3.计算等值建模参数：根据每一类风电场内部的发电数据，采用多元线性回归等方法拟合出该类风电场的等值建模参数，包括自变量的系数、截距和残差等。
4.模型应用：利用建立的等值模型，对新的风速和风向数据进行预测，得到该类风电场的发电量预测结果。并且在实际应用过程中，可以根据需要进行实时更新和修正。
四、论文结构和进度安排
本研究的论文结构主要包括：绪论、相关理论与方法、聚类分析实验、等值建模实验、结果分析和讨论、总结和展望等几个部分。
目前已完成数据采集预处理、聚类方法的选择和计算等值建模参数等工作，正在进行聚类分析和模型应用等部分的实验研究。预计在一年内完成论文撰写及论文答辩。