电力工业论文_基于特征加权模糊聚类的电力负荷 -电力系统保护与控制杂志社投稿

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电力工业论文_基于特征加权模糊聚类的电力负荷

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文章摘要:电力用户的负荷分类为电力系统和电力部门的系统规划、负荷预测、分时电价等研究提供了基本的指导工作。利用基于变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）和模糊C均值聚类算法（fuzzy C-means，FCM）实现电力负荷的分类研究，针对FCM中欧氏距离的特征权重唯一的问题，利用基于特征加权的模糊聚类方法，提出基于特征加权的VMD-FCM聚类算法。根据电网实测负荷数据：VMD方法可有效分解信号固有模态，提高FCM函数的收敛速度和聚类精准度；权重系数在欧式距离的基础上，显著改善了FCM聚类的实用性和准确性。结果表明：所提方法能够有效区分不同负荷类型，具有实际应用价值，从而为电力系统的生产运行提供指导作用。

文章关键词:

论文分类号:TM714

文章来源：《电力系统保护与控制》网址: http://www.dlxtbhykzzz.cn/qikandaodu/2021/1212/1154.html