發(fā)布時(shí)間：2017-09-15 17:26

  本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)模糊C均值聚類算法的電力負(fù)荷特性分類

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【摘要】：針對傳統(tǒng)模糊C均值聚類算法(FCM)存在的缺點(diǎn),提出了一種自適應(yīng)FCM算法,該算法以類內(nèi)距離MIA和類間距離MDC兩個(gè)聚類結(jié)果評價(jià)指標(biāo)為基礎(chǔ),把MDC和MIA的比值I作為自適應(yīng)函數(shù)來確定FCM算法的聚類數(shù)目c;同時(shí),根據(jù)模糊決策的方法,利用FCM算法的目標(biāo)函數(shù)和劃分熵來共同確定最優(yōu)的模糊加權(quán)指數(shù)m的取值.結(jié)果表明:該算法不僅能夠克服FCM算法無法自動確定聚類數(shù)目和模糊加權(quán)指數(shù)需要憑經(jīng)驗(yàn)給出的缺點(diǎn),而且得到的聚類結(jié)果是最優(yōu)的,通過算例分析也證明了該算法的正確性和有效性.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)電氣工程學(xué)院;河南許繼儀表有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 負(fù)荷聚類 C均值聚類算法 負(fù)荷特性 日負(fù)荷曲線
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51307152)
【分類號】：TM714
【正文快照】： 0引言基于電力用戶的實(shí)際負(fù)荷曲線分類對電力需求側(cè)管理[1]有著重要意義.合理的電力負(fù)荷分類有助于供電部門有效地掌握用戶的負(fù)荷特性并制定合理的電價(jià)政策[2];有助于通過削峰填谷手段實(shí)現(xiàn)負(fù)荷曲線的整形[3];有助于激勵(lì)用戶積極參與到需求側(cè)管理項(xiàng)目中去.同時(shí),精細(xì)化的負(fù)荷分

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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1 劉永光;孫超亮;牛貞貞;趙國生;;改進(jìn)型模糊C均值聚類算法的電力負(fù)荷特性分類技術(shù)研究[J];電測與儀表;2014年18期

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【二級參考文獻(xiàn)】

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：857910