【摘要】：運用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類技術(shù)對電力系統(tǒng)日負(fù)荷曲線進(jìn)行分析,提出一種基于特性指標(biāo)降維的日負(fù)荷曲線聚類方法——特性指標(biāo)聚類(pattern index clustering,PIC),通過負(fù)荷率、日峰谷差率等6個日負(fù)荷特性指標(biāo)對日負(fù)荷曲線進(jìn)行降維處理,利用基于聚類有效性修正的德爾菲方法配置各指標(biāo)權(quán)重,以加權(quán)歐式距離作為相似性判據(jù),對日負(fù)荷曲線進(jìn)行聚類。算例結(jié)果表明所提方法運行時間短,魯棒性好,提高了負(fù)荷曲線聚類質(zhì)量,能直觀反映典型負(fù)荷曲線的特點。
[Abstract]:The daily load curve of power system is analyzed by using the clustering technique in data mining. A new method of daily load curve clustering based on reducing dimension of characteristic index, characteristic index clustering (pattern index clustering,PIC), is proposed. Six daily load characteristic indexes, such as daily peak-valley difference ratio, are used to reduce the dimension of the daily load curve. The Delphi method based on clustering validity correction is used to configure the weights of each index, and the weighted Euclidean distance is used as the similarity criterion. The daily load curve is clustered. The simulation results show that the proposed method has the advantages of short running time, good robustness, improved clustering quality of load curves, and can directly reflect the characteristics of typical load curves.
【作者單位】： 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院;浙江電力調(diào)度控制中心;浙江省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院;
【基金】：國家電網(wǎng)公司科技項目(面向城鄉(xiāng)差異化的空間負(fù)荷預(yù)測及統(tǒng)一應(yīng)用模型研究;No.5211JY150016)~~
【分類號】：TM714

【相似文獻(xiàn)】

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10 邊居政;;基于改進(jìn)廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日負(fù)荷曲線預(yù)測[J];山東電力技術(shù);2013年06期

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本文編號：2296107