改进型模糊C均值聚类算法的电力负荷特性分类技术研究

模糊C均值聚类算法(FCM)是目前应用较多的电力负荷分类算法,但FCM算法存在着对初始聚类中心敏感及需要人为确定聚类数目的问题,针对这个问题,提出了先采用一种快速算法来确定负荷聚类数目和聚类中心,将得到的聚类中心和聚类数目作为FCM的初始输入,再用FCM对负荷进行分类的改进型FCM分类方法,以此减少聚类数目较多时大量的人工参与及分析工作,并通过实际算例分析验证了所提出的分类方法的正确性。     

基于特征加权模糊聚类的电力负荷分类

电力用户的负荷分类为电力系统和电力部门的系统规划、负荷预测、分时电价等研究提供了基本的指导工作。利用基于变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）和模糊C均值聚类算法（fuzzy C-means,FCM）实现电力负荷的分类研究,针对FCM中欧氏距离的特征权重唯一的问题,利用基于特征加权的模糊聚类方法,提出基于特征加权的VMD-FCM聚类算法。根据电网实测负荷数据,VMD算法可对数据的固有模态有效分解,结合FCM算法引入的权重系数,显著提高了算法收敛速度和聚类准确度。对聚类结果分析表明：所提VMD-FCM聚类方法能够有效区分不同负荷类型,具有实际应用价值,从而为电力系统的设计规划提供指导作用。     

基于云模型和模糊聚类的电力负荷模式提取方法

为解决应用传统模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法进行电力负荷模式提取时存在的对初始聚类中心敏感、聚类数目不易确定、算法稳定性较差等问题,从负荷曲线形态出发,提出一种基于云模型和模糊聚类的电力负荷模式提取方法.该方法首先针对电力负荷数据的时间特性,对云变换方法进行了维度扩展,使其能够应用于具有时间特征的二维数据处理,将电力用户典型日负荷的频率分布分解为若干个正态云组的叠加,以各云模型中最能代表各定性概念的期望向量集合作为初始聚类中心;然后,基于云模型确定的初始聚类中心和聚类数目,应用FCM算法进行电力负荷模式提取和用户分类.最后,以某电网实际负荷数据进行算例分析,结果证明了该算法的实用性和有效性.     

数据预处理方法对模糊C均值聚类的影响

研究了数据预处理方法对模糊C均值聚类结果的影响.通过对国际标准数据集IRIS和某电力公司所管辖的不同行业电力用户实际负荷数据,利用不同的方法进行预处理,运用模糊C均值聚类算法(FCM)进行聚类,并对实验结果进行了验证和比较.结果显示对于FCM聚类算法,通过总和标准化和极大值标准化方法对数据进行预处理后,FCM的平均准确...     

基于模糊聚类-量子粒子群算法的用电特性识别

为解决应用传统模糊C均值（fuzzy C-means, FCM）算法进行电力负荷模式提取时存在的对初始聚类中心敏感、聚类数目不易确定等问题,构建表征聚类效果的目标函数,并针对传统智能寻优算法易收敛、陷入局部最优等缺陷,采用一种量子编码的粒子群算法进行全局寻优以确定最佳聚类中心及分类数目,在确定最佳聚类中心及聚类数目基础上,构建能够全面反映各类型负荷的特征向量,最后通过与传统FCM算法下的计算结果进行对比,验证了该方法在用电识别方面的有效性及正确性。     

基于EEMD-FCM的需求响应用户负荷曲线分类研究

需求响应(DR)作为电力需求侧管理(DRM)的重要措施,对提升电网安全、优化电力资源配置具有重要意义,目前已得到深化应用.为明确各类用户负荷特性和评估其参与DR的潜力,需要对电力用户进行分类.首先,综合考虑用户属性、用电时间规律等因素,建立基于集合经验模态分解(EEMD)和模糊C均值聚类(FCM)的需求响应用户负荷曲线分类模型.利用EEMD将某电网82组负荷数据分别分解为本征模态分量和趋势分量;然后,采用FCM对平稳的本征模态分量进行聚类.结果表明:EEMD-FCM模型在迭代12次后目标函数值稳定收敛于69.87,与传统FCM聚类相比,收敛值更小,求解时间更快,此外,EEMD-FCM在用户分类上比传统FCM更加精确;最后,基于用户用电负荷曲线分类结果提出不同的需求响应策略,为电网实施精准需求响应提供理论支撑.     

基于灰狼优化聚类算法的日负荷曲线聚类分析

针对模糊C-均值聚类算法(Fuzzy C-Means,FCM)应用于日负荷曲线聚类分析时存在易受初始聚类中心影响,易收敛于局部最优值以及日负荷曲线的内在特性难以通过距离得到充分反映的问题,利用日负荷特征值指标对日负荷曲线进行数据降维处理。提出了基于灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)优化的模糊C-均值聚类算法(GWO-FCM)。该算法利用GWO为FCM优化初始聚类中心,结合了GWO的全局搜索能力和FCM的局部搜索能力。算例结果表明所提方法可有效提高日负荷曲线聚类效果,算法鲁棒性好。     

基于FCM聚类与SVM的电力系统短期负荷预测

分析了模糊C均值(FCM)聚类算法,介绍了支持向量机(SVM)回归的基本原理,提出了一种将FCM聚类算法和SVM结合使用的电力系统短期负荷预测方法。该方法考虑到电力负荷变化周期性的特点,通过对学习样本的聚类,选用同类特征数据作为模型的预测输入,然后对各个模型的输入数据进行归一化处理和分类识别,得出最后总的预测输出。此预测方法保证了数据特征的一致性以及算法的全局性,避免了算法陷入局部极小的缺陷。经过仿真实验,证明了该方法的有效性。     

基于混合模糊聚类分析的汽轮发电机组振动故障诊断

针对模糊C-均值(FCM)算法在汽轮发电机组振动故障诊断中的不足,提出了一种加权混沌优化FCM(WCOFCM)算法。WCOFCM算法首先将混沌优化策略与传统FCM算法相结合,用混沌变量搜索对模糊聚类目标函数进行全局寻优,并结合梯度算子,使方法有效收敛到极值点。然后依样本相似度原理对样本特征进行加权,对不同的特征赋予权重,突出敏感特征对聚类结果的主导作用,提高了聚类性能。最后依据聚类有效性函数指标自动确定聚类数,实现自适应分类。用该方法对国际标准测试数据进行了聚类分析实验,并将该方法应用于某发电厂汽轮发电机组振动故障诊断,其结果表明该方法有效降低了误分类率,能对汽轮发电机组振动故障进行有效诊断。     

基于自适应FCM和LVQ神经网络的负荷特性分类

随着电网规模日益扩大,电力负荷特性越来越多样化,精确的负荷特性分类对电力系统十分重要。基于自适应FCM和LVQ神经网络算法,提出了一种负荷特性分类方法,采用基于有效性指标函数FCM算法,产生最佳聚类数目;根据聚类结果选择最靠近每类中心的样本作为LVQ神经网络聚类的训练样本,训练学习矢量量化神经网络;通过训练好的神经网络实现对所有负荷特性样本的分类。算例分析表明是有效的和优越的。     

大规模储能系统发展现状及示范应用

随着储能技术的飞速发展,大规模储能系统已经成为保证电力系统可靠供电的一个重要手段。介绍了储能技术的类别及其在电力系统中的作用,并阐述了其在电力系统中的应用研究现状和目前的主要示范应用实例,论述了储能技术未来发展趋势。     

ICEMI' 2015征文通知（英文）

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world’s premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

锂离子电池安全性能评价研究

综合考虑锂离子电池的安全性能检测要求和重点项目,以红外热像技术检测多次循环后的电池在过充过程中的温升,利用电池程控测试仪检测电池的电学信息,建立"热电"综合评价体系,并在3 C过充电条件下,将50℃的温度极值和5.0 V的电压极值确定为量化指标,对电池体系的安全性能进行评价。该评价系统具有快速、灵敏和全场性的优点。     

某300 MW机组循环水泵出力不足的诊断分析

某300 MW机组投产以来循环水流量不足,极大地影响了机组的经济性。通过试验诊断分析得到,循环水系统设计阻力小于实际值,导致按照设计阻力选型的循环水泵出力不足,使得循环水流量偏小,影响了机组运行的真空。根据循环水系统实际阻力特性,对循环水泵进行重新选型整体改造,取得了较好的效果,与改造前相比,供电煤耗降低1.174 ~1.200 g/（kW·h）。据此,提出了循环水泵在设计选型时的注意事项。     

局部阴影条件下光伏阵列输出特性的研究

当光伏阵列处于阴影情况下时,输出的I-V曲线呈阶梯状,相应的P-V曲线含有多个局域峰值。通过理论分析、Matlab仿真以及实验测试,研究阴影分布对光伏模组输出特性的影响。并以工程用光伏电池模型为基础,用Matlab语言建立了一个简单实用的光伏阵列辅助设计软件,利用该软件对光伏阵列在不同光照、温度、遮挡模式以及阵列结构下进行仿真研究,深入分析了光伏阵列在局部阴影下的I-V和P-V特性,给出全局最大功率点位置随遮挡模式变化的定性结论,为局部阴影下光伏阵列特性和最大功率点跟踪算法的研究提供了有力的支持。     

燃料电池堆单片电压一致性研究进展

燃料电池堆单片电压一致性是电堆工作性能好坏的重要指标之一,单片电压一致性较高,电堆性能以及稳定性较好。由于操作参数、结构以及材料等因素影响,目前燃料电池堆单片电压一致性不是很理想,特别在大电流、水热分布不均、动载荷以及长时间运行时电压一致性明显变差。介绍了单片电压一致性的评价标准以及目前的研究进展,对燃料电池堆单片电压一致性的未来发展趋势进行了总结。     

喷射混合疏水回收装置的设计及应用

超临界锅炉启动过程中将产生大量高温高压疏水,将其输入除氧器可同时实现工质和热量的回收,进一步提高机组运行经济性。因此,为保证超临界锅炉启动疏水在进入除氧器时,不致引起除氧器内件的损坏和振动,开发专用的内置疏水回收装置具有重大意义。     

海外工程项目的成本控制与管理

当今,中国工程承包业正迎来走向世界的大好机遇,随之而来的也有艰辛和风险,特别在工程成本的控制与管理层面,面临着巨大的挑战。文章在总结海外工程项目特点的基础上,指出了海外工程与国内工程项目成本构成的差异,从各方面分析海外工程项目成本构成的特点,提出控制海外工程项目成本的策略和方法,包含了如何,进行成本管理等方面的具体内容,对于承接海外工程项目、估算工程成本和提高项目管理水平有着积极的意义。     

Energy worldviews: Engaging consumers by aligning rate design strategies with personal choice

Rate design serves objectives of cost recovery, market animation, and customer incentives. Yet in the quest to find the ‘perfect equitable rate,’ many rate designers and pilots overlook the diversity of consumer attitudes. AMI enables not only interval monitoring and controls, it allows alternative pricing plans, payment options, device adoption, and generation mixes reflecting individual priorities. Connecting consumer attitudes with a portfolio approach helps regulators and utilities achieve specific goals while improving satisfaction and engagement.     

The impact of retail electricity tariff evolution on solar photovoltaic deployment

This analysis explores the impact that the evolution of retail electricity tariffs can have on the deployment of solar photovoltaics. It suggests that ignoring the evolution of tariffs resulted in up to a 36% higher prediction of the capacity of distributed PV in 2050, compared to scenarios that represented tariff evolution. Critically, the evolution of tariffs had a negligible impact on the total generation from PV—both utility-scale and distributed—in the scenarios that were examined.