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基于云模型和模糊聚类的电力负荷模式提取方法
引用本文:宋易阳,李存斌,祁之强.基于云模型和模糊聚类的电力负荷模式提取方法[J].电网技术,2014,38(12).
作者姓名:宋易阳  李存斌  祁之强
作者单位:华北电力大学经济与管理学院,北京市昌平区,102206
基金项目:国家自然科学基金项目(71271084);国家电网公司科技项目(521820140017)~~
摘    要: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.

关 键 词:云模型  模糊聚类  FCM  电力负荷模式  电力用户分类

Extraction of Power Load Patterns Based on Cloud Model and Fuzzy Clustering
SONG Yiyang , LI Cunbin , QI Zhiqiang.Extraction of Power Load Patterns Based on Cloud Model and Fuzzy Clustering[J].Power System Technology,2014,38(12).
Authors:SONG Yiyang  LI Cunbin  QI Zhiqiang
Abstract:
Keywords:cloud model  fuzzy clustering  FCM  power load pattern  classification of power consumers
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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