發(fā)布時(shí)間：2021-07-04 08:58

　　考慮到電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行過程中,負(fù)荷數(shù)據(jù)因隨機(jī)因素產(chǎn)生異常,對(duì)負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性以及負(fù)荷調(diào)度的有效性造成嚴(yán)重影響,提出一種自適應(yīng)可能性模糊C均值（Possible Fuzzy C-Means, PFCM）聚類算法以修正電力負(fù)荷異常數(shù)據(jù)。該算法利用新定義的PFCM聚類有效性指標(biāo)函數(shù)與動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)權(quán)重的PSO算法分別實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷曲線最優(yōu)聚類數(shù)目與聚類中心的自適應(yīng)確定;利用改進(jìn)的PFCM算法提取負(fù)荷特征曲線,實(shí)現(xiàn)了對(duì)負(fù)荷曲線的聚類;使用該方法對(duì)西北某市負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,并利用相關(guān)方法進(jìn)行異常數(shù)據(jù)的識(shí)別與修正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法樣本點(diǎn)距聚類中心的距離明顯更小,且在相同異常值修正公式下,使用改進(jìn)后算法聚類結(jié)果修正的異常值更接近于原始負(fù)荷數(shù)據(jù),平均相對(duì)誤差相比改進(jìn)前降低1.99%。 

【文章來源】：電測與儀表. 2020,57(21)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

基于自適應(yīng)PFCM聚類的電力負(fù)荷預(yù)處理流程

為避免負(fù)荷增長對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果帶來的影響，文中采用極值序列歸一化方法對(duì)所有負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。歸一化后日負(fù)荷曲線如圖2所示。3.2 算法改進(jìn)前后實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析

聚類過程中分別按重新定義的PFCM有效指標(biāo)與原始指標(biāo)函數(shù)，對(duì)1月～3月負(fù)荷曲線進(jìn)行聚類，改進(jìn)前后指標(biāo)函數(shù)變化趨勢如圖3所示。從指標(biāo)函數(shù)變化趨勢中可看出，PFCM算法在原始指標(biāo)函數(shù)約束下函數(shù)值無法在聚類數(shù)目合理變化區(qū)間取最小值，即原始指標(biāo)函數(shù)在模糊環(huán)境下無法確定聚類數(shù)目；而新定義的有效性指標(biāo)函數(shù)在c=4時(shí)可取到最小值1.1151，即負(fù)荷曲線的最優(yōu)聚類數(shù)目為4類。證明了新定義的指標(biāo)函數(shù)可直接用于PFCM算法聚類數(shù)目的確定。按上述確定的c值對(duì)90條負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，各類別曲線聚類效果如圖4所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3264478