基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法

来源：电子测量技术杂志2025年第7期北京时间：

作者：彭文静，郑迪，蔡慧，邵海明，王家福

单位：1.中国计量大学机电工程学院 杭州 310018;2.中国计量科学研究院 北京 100013

摘要：针对大规模光伏发电短时波动性对电能准确计量的挑战，本文提出一种基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法。首先，从游程理论出发分析了光伏输出的短时波动信号特征；其次，针对光伏短时波动信号分解得到游程过多、难以提取典型波动特征的问题，采用基于改进高斯混合模型聚类方法对海量游程进行聚类；进一步提出了主客观融合的聚类结果评价方法。最后，对光伏电站现场录波数据的仿真结果表明，相较于其他方法，所提方法聚类结果评分在各方面有1.1%~61.4%的提升；在不同噪声及异常值水平下所提方法也可以维持较好的聚类效果，复合指标评分下降程度小于其他算法0.92%~18.24%。所提方法通过深度学习技术和贝叶斯信息准则实现了高斯混合模型的自适应聚类，提高了对含噪声和异常值数据的适应能力和稳定性，能够实现光伏电站时波动信号游程的合理聚类。

关键词：光伏短时波动信号;游程分析;改进高斯混合模型;游程聚类;贝叶斯信息准则

基金资助：国家自然科学基金（52107132）、浙江省自然科学基金（LQ22E070006）项目资助