基于自适应模糊C均值算法的电力负荷分类研究

针对当前负荷建模中存在的负荷时变性问题，提出了基于自适应模糊C均值聚类的电力负荷动特性分类方法。探讨了聚类分析方法在负荷动特性分类中的应用，包括聚类特征向量的选取和分类方法研究两个方面。对原始模糊C均值聚类算法中的聚类数 进行了研究，在原始算法中融入新的聚类有效性函数，对算法进行了改进，改进算法不需要预先选择类的数目作为先验值。通过动模实验数据的负荷分类实例，表明该方法可自动获取最佳分类数，且分类效果要好于原始算法。