| 基于模糊C均值聚类算法和最小二乘支持向量机的母线负荷预测研究 |
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| 引用本文： | 蒋燕,吴洋,栾毅,周彬彬,赵珍玉,雷旭东,刘丽新.基于模糊C均值聚类算法和最小二乘支持向量机的母线负荷预测研究[J].电气自动化,2019,41(3). |
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| 作者姓名： | 蒋燕 吴洋 栾毅 周彬彬 赵珍玉 雷旭东 刘丽新 |
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| 作者单位： | 云南电力调度控制中心,云南 昆明,650011;北京清软创新科技股份有限公司,北京,100085 |
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| 摘 要： | 电力系统中的母线具有数量众多、负荷波动性大等特点,为提高预测精度,提出一种基于模糊C均值(fuzzy c-means,FCM)聚类算法和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的母线负荷预测方法。利用改进的数据横向比较法对异常负荷进行修正。在此基础上,结合FCM算法将供电区域中具有相似负荷变化规律的母线进行聚类,选取聚类后的母线负荷数据对LSSVM模型进行训练和预测,并通过配比公式进行负荷分配。经数据验证,方法有助于提高母线负荷预测精度。
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| 关 键 词： | 母线 负荷预测 模糊C均值算法 聚类 最小二乘支持向量机 相似度 |
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