MATLAB的kmeans聚类生成光伏和风力发电的典型场景

1、分布式能源发电中，光伏和风力发电作为主要形式，但受自然环境影响，具有波动性和间歇性。为研究其输出，我们利用MATLAB的Kmeans聚类算法，基于历史数据找出典型场景，以近似分析分布式能源的输出。首先，通过Kmeans聚类分析92天的15分钟级光伏和风力发电功率，程序运行后生成典型场景。

2、在当前的分类应用中，K-means聚类算法被广泛应用。MATLAB自带的kmeans函数能够实现这一功能，其具体语法如下：具体用法为：kmeans函数。K-means算法通过距离计算参数表来实现数据的分类。在实际应用中，我们以某校学生10天的校园食堂消费数据为例，进行数据预处理，包括数据转换、筛选、集成与归一化。

3、matlab 自带kmeans是k-均值聚类函数。

4、kmeans：K-均值聚类 data是你自己的输入数据 3 是你要聚成3类 dist sqEuclidean 这2个参数，表示距离函数为欧式距离。什么是欧式距离自己百度 ’rep’，4 聚类重复次数4次。

5、首先，创建一组数据并利用kmeans进行聚类，同时绘制出初始的聚类效果和边界。这个过程主要是通过选取离各个聚类中心最近的点来定义各个类别的区域，通过大量点的分布来描绘边界。在数学表达上，对于给定的分类数N和聚类中心Ci（xi， yi），一个点P（x， y）的分类条件是其到最近聚类中心的距离。

6、在Matlab中实现K-means算法，可以通过调用内置函数，如kmeans（），进行聚类分析，并根据上述指标来评估最佳聚类数目。利用Matlab强大的图形处理能力，可以可视化聚类结果，以直观地展示数据的聚类分布。在实际应用中，确定最佳聚类数目是一个挑战，通常需要结合业务背景和领域知识，同时参考上述指标进行综合评估。

光伏发电对电容器的影响

光伏产业在发电时，受天气影响较大，例如晴天发电稳定且发电质量较好，在多云以及阴雨天气时，存在发电量忽高忽低，电压波动较大，经过一系列流程，在并网时会有很大的损耗，并对相关设备造成一定的影响。

光伏系统并网后，会导致电力系统电压的波动和谐波的增加，对电容器产生一定的影响。如果光伏低压并网电压波动太大，会导致电容的老化和失效。

逆变器效率下降：由于电容器的补偿作用，逆变器的输出电压和电流波形失真，从而导致逆变器的效率下降。维护成本增加：电容器在高温和高频环境下容易失效，需要定期检修和更换，从而增加了光伏发电系统的维护成本。

你的光伏发电设备，肯定会给现有的无功补偿装置带来不良影响。原因是：逆变器的谐波问题。逆变器是将光伏的直流，变成50Hz交流，再输入电网。直流变交流，是通过电子开关实现的，如果交流输出处理不好，就会有大量谐波成分。这也就是供电公司不愿意接收光伏发电的一个理由之一。