基于特性指标降维的日负荷曲线聚类分析

发布时间：2018-10-26 15:03

【摘要】：运用数据挖掘中的聚类技术对电力系统日负荷曲线进行分析,提出一种基于特性指标降维的日负荷曲线聚类方法——特性指标聚类(pattern index clustering,PIC),通过负荷率、日峰谷差率等6个日负荷特性指标对日负荷曲线进行降维处理,利用基于聚类有效性修正的德尔菲方法配置各指标权重,以加权欧式距离作为相似性判据,对日负荷曲线进行聚类。算例结果表明所提方法运行时间短,鲁棒性好,提高了负荷曲线聚类质量,能直观反映典型负荷曲线的特点。
[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.
【作者单位】： 浙江大学电气工程学院;浙江电力调度控制中心;浙江省电力公司经济技术研究院;
【基金】：国家电网公司科技项目(面向城乡差异化的空间负荷预测及统一应用模型研究;No.5211JY150016)~~
【分类号】：TM714

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本文编号：2296107