基于自适应模糊C均值算法的电力负荷分类研究

被引：65

作者：

杨浩 ^{[1
]}

张磊 ^{[1
]}

何潜 ^{[2
]}

牛强 ^{[1
]}

机构：

[1] 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室

[2] 重庆市电力公司

来源：

电力系统保护与控制 | 2010年 / 38卷 / 16期

关键词：

电力负荷; 模糊C均值算法; 自适应; 动态特性聚类; 负荷建模;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM714 [负荷分析];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

针对当前负荷建模中存在的负荷时变性问题,提出了基于自适应模糊C均值聚类的电力负荷动特性分类方法。探讨了聚类分析方法在负荷动特性分类中的应用,包括聚类特征向量的选取和分类方法研究两个方面。对原始模糊C均值聚类算法中的聚类数c进行了研究,在原始算法中融入新的聚类有效性函数,对算法进行了改进,改进算法不需要预先选择类的数目作为先验值。通过动模实验数据的负荷分类实例,表明该方法可自动获取最佳分类数,且分类效果要好于原始算法。

引用

页码：111 / 115+122 +122

页数：6

共 10 条

[1] 考虑配电网络的感应电动机负荷模型聚合方法研究 [J].