引入改进模糊C均值聚类的负荷数据辨识及修复方法

发布时间：2018-04-26 04:34

  本文选题：负荷曲线聚类 + 模糊C均值聚类　； 参考：《电力系统自动化》2017年09期

【摘要】：高级量测体系的建设促使大量用电负荷数据增加了可观性,但由于通信等原因,量测数据中存在不良数据。文中提出一种引入改进模糊C均值(FCM)聚类算法的负荷数据辨识及修复方法,该方法利用快速爬山技术,对标准FCM聚类算法中聚类数目难以预先确定、初始聚类中心随机选取等缺点进行改进,实现用电负荷数据的精准聚类。在此基础上提取可行域矩阵及特征曲线,实现对新量测数据的辨识及修正。最后采用某地实际负荷测量数据进行分析,并通过与基于标准FCM聚类算法的对比,验证了该方法的快速性、高效性及其应用前景。
[Abstract]:The construction of advanced measurement system makes a large number of load data increase observability, but because of communication and other reasons, there are bad data in the measurement data. In this paper, an improved fuzzy C-means clustering algorithm is proposed to identify and repair the load data. By using the rapid mountain climbing technique, it is difficult to determine the number of clustering in the standard FCM clustering algorithm in advance. The shortcomings of random selection of initial clustering center are improved to realize accurate clustering of electric load data. On this basis, the feasible domain matrix and characteristic curve are extracted, and the identification and correction of the new measurement data are realized. Finally, the actual load measurement data are analyzed and compared with the standard FCM clustering algorithm, which verifies its rapidity, efficiency and application prospect.
【作者单位】： 智能电网教育部重点实验室(天津大学);南方电网电力科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51377119) 中国南方电网有限责任公司科技项目(WYKJ00000020)~~
【分类号】：TM76

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本文编号：1804525