k-means风电场分群方法

资 源 简 介

k-means风电场分群方法

详 情 说 明

k-means风电场分群方法是一种利用机器学习的聚类算法对风电场中的风机进行智能分群的技术方案。该方法通过分析风机的运行特征指标，将具有相似特性的风机自动划分为同一群组，为风电场的精细化管理和优化运行提供数据支持。

该方法的实现基于MATLAB平台，核心算法采用经典的k-means聚类。系统接受多种分群指标作为输入参数，这些指标可以包括风速、功率输出、运行状态等关键性能参数。算法会基于这些指标计算风机之间的相似度，自动将风电场中的风机划分为预设数量的群组。

实施过程中会产生两个重要的输出结果：首先是每个群组的代表风机编号，这些代表风机能够体现该群组的典型特征；其次是统计每个群组包含的风机数量，反映出不同特征群组的规模分布。

该方法的创新点在于针对风电场场景进行了专门优化，但保留了算法的通用性。配套提供的Excel算例演示了如何准备风速数据作为输入，用户可以参照该模板准备其他分群指标数据。这种设计使得该方法不仅适用于风电场的分群需求，还可以推广应用到其他需要数据聚类的工业场景中。

实际应用时，用户需要根据具体需求调整分群指标和群组数量参数，通过多次试验获取最优的分群效果。这种方法为处理大规模风机数据提供了自动化解决方案，显著提高了风电场分析的效率。