大规模分布式光伏发电系统详细建模将引发“维数灾”等问题，因此需要对分布式光伏发电单元进行聚类等值简化建模。然而，现有聚类算法存在对噪音敏感、易陷入局部最优的缺点，为解决这一问题，本文提出了一种基于改进模糊 C 均值聚类算法的分布式光伏发电系统动态聚类建模方法。首先，提出了一种能够表征电气距离、电压支撑功能及光伏容量的综合聚类指标；其次，引入粒子群算法搜寻全局最优解，并将其作为初始聚类中心，再利用模糊 C 均值聚类算法将光伏单元分为若干个集群，根据聚类评价指标确定最优聚类数量，从而得到最优聚类结果。该方法克服了模糊 C 均值聚类算法受初始聚类中心随机选定的影响、易陷入局部最优的缺点，显著提高了分布式光伏发电系统动态聚类建模的准确性。在 MATLAB/Simulink 中搭建的仿真模型结果表明，本文提出的聚类方法将无功功率仿真的相对误差从 15.8% 降为 2.11%，所建立的等值模型能够精确反映分布式光伏系统的动态响应特性和光伏逆变器的电压支撑功能。