一种基于改进 k-means++算法的分布式光 储聚合调峰方法

一种基于改进k-means算法的分布式光储聚合调峰
方法
一、引言
随着可再生能源在电力系统中的广泛应用，分布式光储系统已成为实现能源转型和节能减排的重要手段。

然而，由于可再生能源的间歇性和波动性，如何实现分布式光储系统的有效管理和调度成为了一个亟待解决的问题。

其中，光储聚合调峰方法作为一种重要的技术手段，对于提高分布式光储系统的利用率和稳定性具有重要意义。

二、相关工作
在传统的光储聚合调峰方法中，往往采用简单的加权平均算法或者最大值最小值算法进行聚合控制。

然而，这些方法无法充分挖掘分布式光储系统的潜力，且在应对突发电力需求或电力供应不足的情况时表现不佳。

近年来，基于机器学习和优化算法的智能调度方法逐渐得到了关注。

其中，k-means 算法作为一种经典的聚类算法，也被应用于光储聚合调峰中。

然而，传统的 k-means 算法在处理大规模、高维度的数据时，存在计算量大、收敛速度慢等问题。

三、方法介绍
为了解决上述问题，本文提出一种基于改进 k-means 算法的分布式光储聚合调峰方法。

该方法通过引入动态调整的簇心更新策略和软分配策略，提高了k-means 算法的收敛速度和准确性。

同时，结合电力系统的实际需求和光储系统的特性，构建了一种多目标优化函数，以实现光储聚合调峰的最优控制。

四、实验验证
为了验证本方法的有效性，我们进行了一系列仿真实验。

实验结果表明，相较于传统方法，本文提出的基于改进 k-means 算法的分布式光储聚合调峰方法在调峰效果、系统稳定性、响应速度等方面均表现出显著优势。

五、结论
本文提出了一种基于改进 k-means 算法的分布式光储聚合调峰方法，该方法能够实现光储聚合调峰的最优控制，提高分布式光储系统的利用率和稳定性。

通过仿真实验验证了本方法的有效性。

未来我们将进一步研究如何将本方法应用于实际电力系统，以实现更高效的能源管理和调度。