基于软集理论的售电套餐多目标优化方法的应用研究

发布时间：2024-02-22 20:53

　　电改9号文明确了我国电力市场售电侧改革的方向,即在售电环节引入竞争,其中主要包括放开用户自由选择权,允许用户自由选择售电公司,最终形成多家售电公司竞争的市场格局。未来市场上将会涌现出各式各样的售电套餐,普通用户在面对各式各样的售电套餐时将会面临一个很大的问题:如何选择适合自己的经济实惠的售电套餐。因此,售电套餐多目标优化选取方法的应用研究对电力市场售电侧改革具有非常重大的意义。本文首先介绍了国内外售电侧改革现状及发展趋势。通过对国外售电套餐的分析,结合我国电力市场实际情况提出了符合我国电力市场的售电套餐。分析了软集理论和聚类分析算法的应用现状及发展趋势,并提出将软集理论和聚类分析算法应用到售电套餐多目标优化问题。其次对聚类K-means算法和二分K-means算法进行了分析,并针对K-means算法和二分K-means算法的缺点,提出了一种k值自确定和聚类中心优化的改进算法。为了验证改进的算法的有效性和准确性,本文选取UCI数据集作为测试数据,并将聚类结果与传统算法的聚类结果进行比较,验证了改进算法比传统算法的聚类结果具有更好的稳定性和准确性。然后根据我国电力市场的售电套餐模型建立了售...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-12016-2017售电公司数量

图1-12016-2017售电公司数量1.2选题意义在本文的研究中，用户在选择售电套餐时，可能会考虑到交易电价、输配费定收费、违约惩罚等多个影响因素，并且用户希望得到的售电套餐能够尽可能每个影响因素都达到最优。因此，售电套餐选取可以看作是一个多目标最优选问题。如何选择合适的方....

图3-1K-means算法迭代过程图

K-means算法是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，其优化的目标函数是数据点到原型的某种距离，并且该算法用中心点定义原型，在聚类前给定簇数目k以欧几里德距离作为相似度度量方法，采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数，通过迭代更新的方式，每一次迭代的目的是使目标函数逐渐变....

图3-5三种算法在Iris数据集上的准确率比较图

频繁的Iris数据集、Diabetes数据集和Wine数据集作为测试数据，并将聚传统算法的聚类结果进行比较[42]。UCI数据库是一个专门用于机器学习、的标准测试数据库。用于实验的计算机CPU是Intel(R)Core(TM)i5-32U@2.50GHZ，内存是....

图3-6三种算法在Wine数据集上的准确率比较图

图3-6三种算法在Wine数据集上的准确率比较图图3-7三种算法在Diabetes数据集上的准确率比较图上述三个实验结果图表明：对于Iris数据集，用传统K-means算法最高准到83.33%，最低仅53.33%，平均值是78.23%，其中有一次准确....

本文编号：3907251