基于K—means聚类算法的风电场机群划分方法

《基于K—means聚类算法的风电场机群划分方法》是一篇关于风电场内部机组划分的研究性文章，全文共5页。文章主要探讨了如何利用K-means聚类算法对风电场中的风力发电机组进行有效的划分，以提高风电场运行效率和管理能力。

在风电场中，由于风速、风向等自然条件的变化，不同机组之间的发电性能存在较大差异。为了优化风电场的运行策略，需要将机组划分为不同的集群，以便于进行针对性的管理和控制。文章提出了一种基于K-means聚类算法的机群划分方法，通过分析各机组的运行数据，如发电功率、风速、风向等参数，实现对机组的有效分组。

K-means算法是一种常见的无监督学习方法，能够根据数据的相似性将数据点划分为多个类别。在本文中，该算法被应用于风电场机组的数据处理过程中，通过对历史运行数据的分析，提取出影响机组性能的关键特征，并以此作为聚类依据。

文章详细介绍了算法的实现步骤，包括数据预处理、特征选择、聚类中心初始化、迭代计算以及结果评估等环节。同时，还对不同聚类数量下的划分效果进行了对比分析，验证了该方法的可行性和有效性。

研究结果表明，基于K-means聚类算法的风电场机群划分方法能够有效提升风电场的运行管理效率，为后续的优化调度和故障诊断提供了理论支持和技术参考。该方法具有一定的实用价值，可为风电行业的智能化发展提供帮助。