基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析OA北大核心CSCDCSTPCD
Analysis of Substation Characteristics Based on Multivariate Clustering Model and Two-stage Clustering-correction Algorithm
变电站负荷包含多种用户负荷,其特性非常复杂,选择单一的日负荷曲线或是用户构成比例作为指标进行聚类,可能忽略其他因素并导致聚类结果不够全面.由此提出了同时考虑变电站日负荷曲线与变电站用户构成的多元聚类模型.为求解该模型,首先对日负荷曲线数据采用K-means算法进行聚类.然后,提出一种两阶段聚类修正算法,用于依照变电站用户构成数据修正日负荷曲线聚类结果.研究结果表明,所提方法所得的聚类结果准确度高,可降低聚类结果跌入局部最优的可能性,且所得结果能明…查看全部>>
蒋正邦;吴浩;程祥;孙维真;商佳宜
浙江大学电气工程学院,浙江省杭州市 310027浙江大学电气工程学院,浙江省杭州市 310027国网浙江省电力有限公司杭州供电公司,浙江省杭州市 310011浙江电力调度通信中心,浙江省杭州市 310007国网浙江省电力有限公司杭州供电公司,浙江省杭州市 310011
变电站聚类多元聚类模型用户构成日负荷曲线
《电力系统自动化》 2018 (15)
分布式感应电动机群的特性、等效及其对电压稳定的影响
157-163,7
国家自然科学基金资助项目(51377143)国家电网公司科技项目(52110415000B).
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