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。     

引入改进模糊C均值聚类的负荷数据辨识及修复方法

高级量测体系的建设促使大量用电负荷数据增加了可观性,但由于通信等原因,量测数据中存在不良数据。文中提出一种引入改进模糊C均值(FCM)聚类算法的负荷数据辨识及修复方法,该方法利用快速爬山技术,对标准FCM聚类算法中聚类数目难以预先确定、初始聚类中心随机选取等缺点进行改进,实现用电负荷数据的精准聚类。在此基础上提取可行域矩阵及特征曲线,实现对新量测数据的辨识及修正。最后采用某地实际负荷测量数据进行分析,并通过与基于标准FCM聚类算法的对比,验证了该方法的快速性、高效性及其应用前景。     

模糊聚类方法在用户负荷曲线分析中的应用

采用基于负荷曲线进行用户分类的方法,运用数据挖掘技术中的模糊C均值聚类,将不同行业的用户混合在一起,利用聚类的观点将其分类,对各类负荷曲线进行分析和比较;将模糊C均值聚类算法应用在单个典型行业典型用户(主要是工业和三产的大用户)的分析中,可以发现不同季节、不同月份的负荷数据之间有一定的共性.     

数据均值聚类在故障模式识别中的应用

文章介绍了一种均值聚类方法,该方法在均值的基础上进行监督分类,在故障诊断过程通过对信号进行数据处理,从中获取有用的信息,进行故障识别。通过算例进行验证,结果表明该算法简单可行,在数据分析中能够起到良好的识别分析作用。     

基于模糊C均值聚类的风电场多机等值方法

风电场等值是含风电场接入电网分析计算的重要技术手段。为降低风电场等值的难度,提高风电场分群的效率,本文基于风电机组实际运行中的监测状态量,采用模糊C均值(FCM)聚类算法,实现了风电场等值。首先选定各机组输出有功功率、无功功率、机端电压有效值及输出电流有效值为分群指标,并根据给定的等值机台数,将风电场分群问题转化为聚类问题;其次建立了风电机组类属隶属度函数和模糊C均值聚类算法的目标函数,通过迭代求解最优的聚类中心和模糊隶属度矩阵,得到风电场分群结果,算法具有计算简单、收敛性好的特点;然后,根据分群结果,对不同群的风电机组进行等值,实现风电场的多机等值;最后,通过仿真比较验证了本方法的有效性。本方法选取的分群指标具有可实操性,且在给定等值机台数条件下,计算更为简单、等值精度更高,适合用于风电场等值的实际工程计算。     

基于模糊负荷聚类的不良负荷数据辨识与修正

为辨识和修正不良负荷数据,在利用模拟退火遗传算法优化的模糊C均值（Fuzzy C-Means,FCM）算法进行负荷曲线聚类的基础上,提出将待测曲线与相应特征曲线进行比较计算差量系数的方法.差量系数大于电力公司确定的阈值的负荷点即为不良负荷数据.通过算例验证表明,该方法克服了统计历史数据中不良数据的影响,提高了不良数据辨识的可操作性和实用性.同时提出了考虑不良数据测量点外所有其他测量点负荷信息的不良数据修正方法,与仅考虑不良数据测量点前后2个测量点负荷信息的修正方法相比,提高了不良数据修正的精确性和有效性.     

基于改进式k-prototypes聚类的坏数据辨识与修正

工业领域很多技术的实现都以准确的负荷数据为基础,而工厂现有的负荷数据测量体系常因为通信、存储等故障,导致负荷数据中出现大量坏数据.因此,提出基于改进式k-prototypes聚类的坏数据辨识与修正方法,通过在聚类中引入非负荷数据特征,削弱负荷坏数据对聚类结果的影响,使坏数据辨识和修复结果更准确.改进式k-prototy...     

改进谱聚类与遗传算法相结合的电力时序曲线聚类方法

为改善传统聚类算法在电力时序数据上的聚类效果,提出一种基于优化特征向量选取的遗传谱聚类算法。针对应用数据结构特点,合理优化谱聚类算法中特征向量的提取过程,避免传统方法可能造成的数据信息缺失问题;采用遗传聚类优化算法对优选后的特征向量进行聚类划分,并将最终划分结果映射回原始数据。以UCI标准合成时间序列数据与美国区域电网运营商PJM提供的日负荷数据为例,对比分析现有常用聚类算法与所提算法测试结果的聚类有效性指标与形态特征。研究结果表明,所提算法分类效果显著,有较高的聚类质量和算法稳健性,具有工程应用前景。     

基于加权模糊C均值聚类算法的变压器故障诊断

模糊C均值聚类(FCM)算法具有将数据集合进行相等划分的趋势,每一个样本对数据集分类的影响相同.在变压器绝缘故障中,不同故障类型产生的主要特征气体及气体组分含量存在很大差异.因此,为了区别各类数据对故障划分的影响程度,可考虑对各类数据施加一个权.文中提出了一种加权模糊C均值聚类(WFCM)算法,该算法可实现故障聚类.与FCM算法相比,WFCM算法明显提高了故障划分的正确性和鲁棒性.     

改进的并行模糊核聚类算法在电力负荷预测的应用

用户用电典型模式的分类预测是电力负荷预测的重要组成部分。针对单核模糊C均值算法在电力大数据挖掘中不能兼顾预测精度和普适性能好的问题,提出了一种电力短期负荷场景中改进的无监督学习多核模糊C均值聚类算法,建立了双层神经网络的电力数据负荷预测模型对比该改进的算法对电力负荷预测效果的影响。用户数据由MapReduce并行化处理加速。数值实验结果表明:改进的算法在实际电力用户数据集中,具有广泛的适用性和有效性,同时能显著提高电力短期负荷预测的精度。     

基于灰色关联与模糊聚类分析的负荷预处理方法

电力负荷曲线反映了在一定时间间隔内用户侧消耗的电能,包含了电力系统运行调度与可靠性等重要信息。然而信道错误、仪表故障、设备停运等随机因素导致负荷曲线包含异常数据与缺失值。文中提出一种基于灰色关联分析和模糊聚类(GRA-FCM)的负荷预处理模型。首先通过灰色关联分析确定与待检测日关联度较大的相似样本集,然后采用模糊聚类算法与聚类有效指标得到典型特征曲线,最后对辨识的异常数据进行修正。将所提模型应用于某城市电网SCADA系统负荷预处理中,表明所提模型有很高的准确性和实用性。     

基于模糊C-均值聚类的锅炉监控参数基准值建模

锅炉各监控参数基准值的确定是分析锅炉运行能耗偏差的基础。该文充分利用锅炉运行数据的关联特性,提出了一种基于模糊C-均值聚类算法实现多参量同步聚类以确定锅炉监控参数基准值的方法。该方法可以在实际运行数据中同步挖掘出某典型负荷邻域区间对应的排烟氧量、排烟温度和飞灰含碳量等监控参数基准值,从而达到改善锅炉运行性能的目标。在多参量同步聚类算法中,利用有效性函数优化模糊聚类数,提出运行模式支持度的相关概念及其样本支持判定的规则,并对类中心点处较小ε区域内样本进行无偏估计。实例分析结果表明：该方法能够在兼顾参数之间耦合关系的基础上,得到高效工况下对应的各基准值样本点,并建立相应的基准值模型。     

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。     

粒子群优化的模糊聚类在负荷预处理的应用

负荷预处理对于准确的负荷预测来说是至关重要的。为了提高负荷预处理的准确性,提出了将传统的横向纵向比较法与改进模糊聚类算法结合的新型方法。该方法首先采用传统的横向纵向比较法处理突变量较大的负荷和缺失负荷;然后对模糊C均值算法的目标函数进行改进,将粒子群算法引入,得到改进的模糊聚类算法,进行曲线聚类,得到特征曲线;最后,利用特征曲线对坏数据进行辨识和修正。实例分析表明,通过将粒子群优化的模糊聚类与传统处理方法进行结合,取得了良好的效果,验证了该方法有效性。     

基于负荷数据挖掘的公变用途分类方法研究

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。     

计及模糊聚类的配电网可靠性多指标定价方法

提出一种基于模糊聚类和熵权-层次分析法的配电网可靠性多指标综合定价方法,以确定合理的可靠性指标权重,并简化配电网可靠性电价的计算复杂度。该方法充分考虑了不同可靠性指标间的差异,利用模糊聚类分析方法对不同可靠性服务水平的用户进行分类,并为每一类用户构建一个虚拟负荷点来代表该类用户的可靠性水平。同时,利用熵权-层次分析法将熵权法和层次分析法计算得到的各可靠性指标权重进行优化融合,以得到更全面客观的指标权重。算例分析表明了所提方法的有效性和实用性。