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由于用户用电行为的多样性和随机性,负荷数据存在分布不均衡的问题,传统负荷曲线分类方法在处理不均衡数据时性能较差。为此,提出一种改进K-means与长短期记忆(LSTM)神经网络-卷积神经网络(CNN)分类模型结合的负荷曲线分类方法。首先,为提升K-means算法对不均衡数据的聚类效果,基于密度峰值聚类(DPC)算法思想,提出一种相对k近邻密度峰值(RKDP)初始聚类中心选取方法,将其作为K-means算法的初始中心进行聚类;然后,为提高RKDP-K-means处理高维负荷数据的性能,采用LSTM自编码器进行特征降维后再聚类获得精准类别标签;最后,基于LSTM神经网络和CNN分别提取负荷特征构建负荷曲线分类模型,实现对大规模负荷曲线的分类。算例选取了爱尔兰智能电表数据集和伦敦负荷数据集进行实验,验证了所提算法在大规模负荷曲线分类时的有效性和实用性。 相似文献
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电力系统负荷聚类和特性分析对电网的安全与经济调度、运行具有重要意义,是提升调度人员对电网感知能力的重要技术手段。为了解决传统负荷聚类方法需要人工设定负荷特征指标和无法考虑负荷时序特性等问题,提出了一种由长短期记忆(LSTM)自动编码器构成的负荷聚类方法。利用LSTM的时序记忆能力和自动编码器的非线性特征提取能力,实现了考虑负荷时序特性的自动特征提取和非线性降维。然后,基于提取的负荷特征采用k-means聚类算法进行电力负荷聚类分析。最后,采用实际供电区域的负荷数据进行验证,并对负荷特性进行详细的分析。结果表明所提方法与其他负荷特征提取方法相比,有较好的负荷聚类效果。 相似文献
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基于用户日负荷曲线的用电行业分类与综合方法 总被引:5,自引:1,他引:5
利用实时日负荷曲线进行综合负荷在线建模需解决用户日负荷曲线的正确分类与有效综合以及变电站日负荷曲线的行业构成比例识别2个关键问题.运用模糊C均值聚类和模式识别原理,提出一种基于日负荷曲线的用户所属用电行业的分类与综合方法.首先在有功功率空间进行用户的行业归属分类和行业用户精选,得到行业综合日负荷曲线;然后在定义的特征空间获得描述行业综合用电特性的特征参数,并以此作为检验分类与综合结果合理性的测度指标.实际应用表明,该方法物理概念清晰、简便、实用. 相似文献
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基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 总被引:5,自引:0,他引:5
为了更好地挖掘海量数据中蕴含的有效信息,提高短期负荷预测精度,针对负荷数据时序性和非线性的特点,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合模型短期负荷预测方法,将海量的历史负荷数据、气象数据、日期信息以及峰谷电价数据按时间滑动窗口构造连续特征图作为输入,先采用CNN提取特征向量,将特征向量以时序序列方式构造并作为LSTM网络输入数据,再采用LSTM网络进行短期负荷预测。使用所提方法对江苏省某地区电力负荷数据进行预测实验,实验结果表明,文中所提出的预测方法比传统负荷预测方法、随机森林模型负荷预测模型方法和标准LSTM网络负荷预测方法具有更高的预测精度。 相似文献
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负荷曲线聚类是电力大数据研究的基础,通过聚类来挖掘用户的用电模式,从而为电力调控提供决策。针对传统的聚类方法难以处理高维多变量数据,提取时间特征较困难,存在特征提取与聚类过程分离的问题,采用基于一维卷积自编码器的深度卷积嵌入聚类方法(deep convolutional embedded clustering based on one-dimensional convolution autoencoder,DCEC-1D),对负荷曲线进行聚类并提取典型负荷曲线。首先,用一维卷积自编码器(one-dimensionalconvolutional autoencoder,1D-CAE)提取特征,送入K-means得到初始簇中心;然后,利用自定义的聚类层对提取的负荷特征进行软分布;最后,为防止扭曲嵌入空间,将聚类损失和重构损失相结合作为损失函数联合优化,得到最终的聚类结果。算例分析以美国加州大学欧文分校(University of California Irvine,UCI)提出的数据集中的葡萄牙居民用户实际采集数据为研究对象,通过戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,D... 相似文献
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为了从公变行业特性角度对配电网进行有效的投资经济效益分析,需要对公变进行用途划分。文中先利用大数据技术对行业负荷特性进行分析,再通过基于Canopy的改进K-means聚类方法分析公变负荷特性,进而根据余弦相似度算法分别从四季负荷特性及节假日负荷特性等角度分析公变所属行业,最后利用行业拟合方法从不同维度匹配出公变的所属行业。采用该方法对江苏省公变设备进行用途划分取得了较高的准确率,实现了较为准确的公变设备用途划分。基于负荷数据挖掘的公变用途划分方法为配电网投资效益评价提供了有力的支撑。 相似文献
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在输电线路三维可视化自动建模场景中如何实现对杆塔的三维点云数据进行快速准确的自动化分类是一个关键问题,在本文中我们提出了一种基于卷积自编码神经网络CAE的杆塔三维点云数据自动分类算法。首先,我们通过投影计算得到杆塔点云的旋转角度并使用旋转矩阵将杆塔点云摆正,然后进行正面侧面投影获取到杆塔点云的图像;第二,使用收集到的杆塔点云图像组成训练数据集,对卷积自编码网络进行训练之后提取出自编码网络的编码部分用于对图像进行特征提取;第三,使用自编码器对输入的杆塔点云图进行特征抽取,将提取的图像特征向量输入EM进行自动分类。实验结果表明我们所提出的杆塔点云自动分类算法能够快速准确实现对点云数据的自动化分类。 相似文献
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为充分利用智能电表采集的细粒负荷数据并提高区域商业建筑负荷预测的精确度,提出一种基于用电行为模式的区域商业建筑负荷预测方法。首先,基于均值方差归一化方法对采集到的负荷数据进行标准化处理,通过肘方法确定聚类数目后进行k-Shape聚类,实现区域商业建筑负荷不同用电行为模式的提取;其次,针对大规模商业建筑负荷预测问题,考虑区域内大量商业建筑负荷预测时耗费大量内存资源却难以实现较准确预测问题,提出一种改进的Informer模型,该模型通过聚类算法识别具有相似用电行为模式的商业建筑,并充分考虑智能电表采集的异常负荷数据对模型训练结果的影响,能够良好的解决大规模商业建筑负荷预测精度不高问题;最后,采用加利福尼亚州商业建筑负荷进行实验,实验结果表明所提方法能够有效提高区域商业建筑负荷预测精度。 相似文献
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居民用电负荷的调查分析 总被引:1,自引:0,他引:1
1 负荷调查面对上海市第三产业及居民用电迅速发展的局面,需要搞好负荷预测,为电网规划提供可靠的依据。除了及时了解城市建设动态外,还要掌握各类负荷的综合指标。为此,1992年起,开展了负荷调查工作。对于宾馆、商场、办公大楼,我们选择了高水平的用户作为调查对象。依据用户的负荷记录或每年夏季的负荷实测资料,确定各类负荷的估算依据。由于居民用电的影响因素多,现成资料又少,我们选择了高级公寓、高层住宅和多层住宅等3个不同类型的居民区,分别安装了电力负荷自动监控仪,作重点调查。 相似文献
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为了准确预测电力负荷并提高电力系统调节和调度的灵活性、准确性,提出了基于差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络的短期负荷联合模型预测方法,以避免单一预测模型可能难以满足预测准确需求的情况。首先,使用差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络单一模型对短期电力负荷开展预测;然后,使用改进的粒子群优化算法对联合模型权重进行寻优;最后,利用最优权重将单一模型预测结果进行合并得到最终的预测结果。验证结果表明,所建立的联合模型能够对短期电力负荷进行准确的预测,且联合模型的预测精度要优于差分自回归滑动平均、长短期记忆神经网络和BP神经网络等单一模型,具有一定的工程应用价值。 相似文献