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基于高斯混合模型聚类和多维尺度分析的负荷分类方法OA北大核心CSCDCSTPCD

A Load Classification Method Based on Gaussian Mixture Model Clustering and Multi-dimensional Scaling Analysis

中文摘要

针对传统聚类方法存在聚类“硬分配”的局限性,及其面对海量数据集难以同时满足聚类效率与聚类精度要求的问题,文章提出一种基于高斯混合模型聚类和多维尺度分析的负荷分类方法,对负荷数据进行多维尺度分析降维后,输入高斯混合模型聚类算法中,实现大规模负荷数据集的分类.基于Rstudio工具对上海市办公、商场、宾馆和综合型楼宇各一栋的负荷(2015-2017年每小时用电负荷)进行分类,并将该方法与K-Means、模糊聚类、层次聚类和高斯混合模型聚类等方法比较.…查看全部>>

张美霞;李丽;杨秀;孙改平;蔡雅慧

上海电力大学电气工程学院,上海市杨浦区200090上海电力大学电气工程学院,上海市杨浦区200090上海电力大学电气工程学院,上海市杨浦区200090上海电力大学电气工程学院,上海市杨浦区200090上海电力大学电气工程学院,上海市杨浦区200090

信息技术与安全科学

高斯混合模型聚类多维尺度分析负荷分类聚类分析楼宇负荷降维评估

《电网技术》 2020 (11)

基于时序仿真计及需求侧响应不确定性的微电网综合资源规划

4283-4293,11

国家自然科学基金项目(51807114)上海市科委项目资助(18DZ1203200).

10.13335/j.1000-3673.pst.2019.1929

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