基于DAE和改进RFKM的负荷数据精准特征提取与标签定义OACSTPCD
Accurate Feature Extraction and Label Definition of Load Data Based on DAE and Improved RFKM
针对目前配电网用户负荷数据高维度时序数据特征提取难、交叉数据聚类处理难、负荷数据精准标签化难等问题,文章提出面向用户负荷数据的基于降噪自编码器和改进粗糙模糊K均值的特征提取与标签定义模型(feature extraction and label definition model based on DAE and improve RFKM,FLMbD-iR).FLMbD-iR通过降噪自编码器对原始用户负荷数据进行深度特征提取后,利用基于类簇规模不均…查看全部>>
Aiming at the problems of difficult feature extraction of high-dimensional time series data of user load data,difficult cross-data clustering processing,and difficult accurate labeling of load data in distribution network,this paper proposes a feature extraction and label definition model based on DAE and improve RFKM (FLMbD-iR) for user load data based on denoising autoencoder and improved rough fuzzy K-means. After the deep feature extraction of the origin…查看全部>>
刘礼;杨佳轩;强仁;龚钢军;陆俊;武昕
北京市能源电力信息安全工程技术研究中心(华北电力大学),北京市 昌平区 102206北京市能源电力信息安全工程技术研究中心(华北电力大学),北京市 昌平区 102206北京市能源电力信息安全工程技术研究中心(华北电力大学),北京市 昌平区 102206北京市能源电力信息安全工程技术研究中心(华北电力大学),北京市 昌平区 102206北京市能源电力信息安全工程技术研究中心(华北电力大学),北京市 昌平区 102206北京市能源电力信息安全工程技术研究中心(华北电力大学),北京市 昌平区 102206
动力与电气工程
负荷聚类降噪自编码器粗糙模糊K-means聚类类簇规模不均衡度量精准特征提取
load clusteringdenoising autoencoderrough fuzzy K-means clusteringimbalanced measure of cluster sizesaccurate feature extraction
《电力信息与通信技术》 2024 (7)
35-44,10
国家重点研发计划项目(2022YFB3105101).
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