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| 谱聚类算法在家用负荷识别中的应用 | |
| 引用本文： | 王庆玉,张青青,张高峰,刘长树,吴兰旭. 谱聚类算法在家用负荷识别中的应用[J]. 电测与仪表, 2015, 52(1): 119-123 |
| 作者姓名： | 王庆玉 张青青 张高峰 刘长树 吴兰旭 |
| 作者单位： | 1. 国网山东省电力公司电力科学研究院,济南,250021 2. 珠海泰坦科技股份有限公司,广东珠海,519015 |
| 摘 要： | 家用负荷识别可提高用户对用电情况的认知度,优化用电模式,响应节能政策。提出一种分步识别的方法。识别前依据谱聚类方法得到负荷类别及其聚类中心,建立标准模板库,存储各负荷类别的特征量,特征量主要包括6项:负荷投入或者切除时刻变化的暂态有功功率、无功功率波形标幺值及各自幅值和稳态的有功功率、无功功率值。首先以综合负荷的功率变化为依据,提取负荷变化时刻及稳定运行后的功率确定特征量。第一步粗选,依据其投入或切除瞬时波形进行调整后与标准模板库波形进行匹配确定负荷所在大类;第二步精选,依据其瞬时波形幅值与稳态运行功率值与所在类别中的负荷相应特征量进行比较得到识别结果。该方法能精准确定负荷类别,简单可靠,可为家庭负荷建模提供数据支持。实例也验证了该方法的有效性。 |
| 关 键 词： | 谱聚类 负荷识别 分步识别 相似度 支持率 |
| 收稿时间： | 2014-03-05 |
| 修稿时间： | 2014-04-28 |
Application of Spectral Clustering Algorithm in HouseholdLoad Identification |
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| WANG Qing-yu,ZHANG Qing-qing,ZHANG Gao-feng,LIU Chang-shu and WU Lan-xu. Application of Spectral Clustering Algorithm in HouseholdLoad Identification[J]. Electrical Measurement & Instrumentation, 2015, 52(1): 119-123 | |
| Authors: | WANG Qing-yu ZHANG Qing-qing ZHANG Gao-feng LIU Chang-shu WU Lan-xu |
| Affiliation: | Wang Qingyu;Zhang Qingqing;Zhang Gaofeng;Liu Changshu;Wu Lanxu;State Grid Shandong Electric Power Research Institute;Taitan Technology Company Ltd; |
| Abstract: | |
| Keywords: | spectral clustering load identification step identification similarity support rate |
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