这篇文章详细探讨了分布式光伏集群动态等效建模的研究，提出了结合聚类和深度学习的方法来解决光伏集群建模中的精度与效率问题（论文复现...

内容概要：本文围绕分布式光伏集群动态等效建模展开研究，提出了结合聚类和深度学习的方法。首先建立了两级式光伏电站的单机并网动态模型，涵盖光伏阵列、DC/DC换流器、DC/AC逆变器的建模，以及低电压穿越能力的测试。其次，提出基于K-medoids聚类的动态等效建模方法，通过动态时间规划(DTW)处理高维数据，建立集群等效模型。最后，引入基于聚类等效-误差修正的融合模型框架，采用GRU神经网络进行误差修正。实验结果显示，该方法在保持仿真效率的同时，能更精准地反映详细模型的运行特性，仿真速度提升15-20倍，动态特性误差小于5%，尤其在云阴影、电网故障等暂态场景下表现优异。 适合人群：从事电力系统仿真、分布式光伏系统设计与优化的研究人员和技术人员，以及对智能电网、新能源并网技术感兴趣的高校师生。 使用场景及目标：①理解分布式光伏集群的动态特性建模方法；②掌握基于聚类和深度学习的光伏集群等效建模技术；③提高光伏集群仿真的精度和效率，特别是在复杂工况下的暂态响应分析。 其他说明：该研究不仅解决了光伏集群建模中的精度与效率矛盾，还为高比例新能源配电网的分析提供了有效工具。其技术路线可扩展至风电集群、电动汽车充电站等分布式资源聚合场景，具有广泛的应用前景和社会效益。