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SOM神经网络和C-均值法在负荷分类中的应用
引用本文:王文生,王进,王科文.SOM神经网络和C-均值法在负荷分类中的应用[J].电力系统及其自动化学报,2011,23(4):36-39.
作者姓名:王文生  王进  王科文
作者单位:1. 长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙,410114
2. 湛江中心人民医院,湛江,524037
基金项目:湖南省高校创新平台开放基金资助项目(10JJ1010)
摘    要:负荷时变性和分散性已经成为制约负荷模型推广应用的主要因素,而负荷特性分类则是解决这个问题的有效途径.文中提出基于SOM神经网络的C-均值聚类算法的新的负荷分类方法:以负荷模型参数作为负荷动态特性分类特征向量,应用SOM神经网络对初始训练样本进行分类,将获得的聚类数目和各类中心点作为C-均值算法的初始输入进一步聚类.最后...

关 键 词:电力系统  负荷建模  负荷特性分类  自组织特征映射  SOM神经网络  C-均值法

Application of SOM Neural Network and C Means Method in Load Classification
WANG Wen-sheng,WANG Jin,WANG Ke-wen.Application of SOM Neural Network and C Means Method in Load Classification[J].Proceedings of the CSU-EPSA,2011,23(4):36-39.
Authors:WANG Wen-sheng  WANG Jin  WANG Ke-wen
Affiliation:WANG Wen-sheng1,WANG Jin1,WANG Ke-wen2(1.School of Electrical and Information Engineering,Changsha Universityof Science & Technology,Changsha 410114,China,2.Central People's Hospital of Zhanjiang,Zhanjiang 524037,China)
Abstract:The time-variable and dispersive characteristics of load limit the application of the load model,and the load characteristics classification is an effective approach to solve this problem.In this paper,a new classification method based on SOM neural network and C means algorithm was proposed.Load model parameters are chosen as the characteristic vectors in the cluster analysis.The initial training samples are classified using SOM neural network,and the obtained clustering number and clustering center are gi...
Keywords:power systems  load modeling  load characteristics classification  self organizing feature map(SOM)  SOM neural Network  C means method  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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