一种基于改进模糊聚类算法的自适应典型日选取方法

邬浩泽; 朱晨烜; 张贻山; 龙艳花

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一种基于改进模糊聚类算法的自适应典型日选取方法

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考虑单一算法在选取典型日负荷曲线上的不足,将改进后的可能模糊C均值聚类算法(PFCM)与模糊线性判别法(FLDA)相结合提出一种新的集成聚类方法。首先将原有的PFCM改进,得到改进后的PFCM,并将其应用于最佳聚类数的选取;然后将改进后的PFCM与FLDA相结合,将该集成聚类算法应用于负荷曲线的聚类。最后,通过某电网全年负荷数据验证了所提方法在典型日选取上的有效性。

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来源
《智慧电力》 |2022年第1期|60-67|共8页
作者
邬浩泽; 朱晨烜; 张贻山; 龙艳花;
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作者单位

上海电机学院电气学院;

上海201306;

上海师范大学信息与机电工程学院;

上海200234;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电子计算机在电力系统中的应用;
关键词
自适应; 模糊聚类; 特征指标降维; 模糊线性判别; 典型日选取;

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