基于改进K-Means聚类和误差反馈的数据清洗方法

综合能源数据的采集与分析是构建综合能源系统的基础和前提,由于数据采集过程中存在系统故障、线路检修等随机因素的制约,其数据常存在异常和缺失情况。为解决上述问题,提出了基于改进K-Means聚类和误差反馈的数据清洗方法,对异常数据进行识别和插补。将异常数据分为不符合用能业务特性的坏数据和缺失数据两类。针对坏数据问题,提出了基于改进K-Means聚类的异常数据识别方法,其中采用Davies-Bouldin（DB）指标解决聚类数K的选取问题;针对缺失数据问题,提出了基于误差反馈的异常数据组合式插补方法。为验证所提方法的有效性,从某园区5个用户4个月的用电数据中选取40组数据,前20组作为样本集以确定插补权重,后20组作为验证集进行验证与对比,结果表明,所提方法具有更高的稳定性与可靠性。     

基于改进K-Means聚类和误差反馈的数据清洗方法

综合能源数据的采集与分析是构建综合能源系统的基础和前提,由于数据采集过程中存在系统故障、线路检修等随机因素的制约,其数据常存在异常和缺失情况。为解决上述问题,提出了基于改进K-Means聚类和误差反馈的数据清洗方法,对异常数据进行识别和插补。将异常数据分为不符合用能业务特性的坏数据和缺失数据两类。针对坏数据问题,提出了基于改进K-Means聚类的异常数据识别方法,其中采用Davies-Bouldin（DB）指标解决聚类数K的选取问题;针对缺失数据问题,提出了基于误差反馈的异常数据组合式插补方法。为验证所提方法的有效性,从某园区5个用户4个月的用电数据中选取40组数据,前20组作为样本集以确定插补权重,后20组作为验证集进行验证与对比,结果表明,所提方法具有更高的稳定性与可靠性。     

基于直角坐标的电力系统潮流计算方法研究

潮流计算是电力系统规划和安全分析的基础,目前较常用的潮流计算方法有牛顿法和PQ分解法,其雅克比矩阵在每次迭代中都是变化的,计算量较大。以直角坐标形式推导常数雅克比矩阵的潮流计算形式,将迭代过程中的电压实部和虚部的增量附加给有功和无功功率不平衡量,得到常数雅克比矩阵方程。用matlab软件进行编程仿真,计算结果显示,与传统牛顿法相比,其计算形式更加简单,且计算结果较好。