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《电网技术》 2006年02期
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基于数据挖掘多层次细节分解的负荷序列聚类分析

张智晟  孙雅明  张世英  赵艳  
【摘要】:提出了多层次细节分解的负荷聚类算法及其性能评估指标。该算法利用负荷序列间的差分序列均方差和欧氏距离形成交集优化判据;同时根据随机因素对负荷的敏感性加入对应参数要求来控制多层次细节分解聚类,对负荷曲线轮廓相似性细节程度聚类是提高预测精度的重要基础。笔者对所提出的聚类算法与一般欧氏距离聚类、Kohonen神经网络聚类算法进行了性能评估和比较,证明了该算法对季节性负荷具有高敏感性,对高温和气候因素与负荷之间的复杂相关性具有高识别能力,该聚类算法对提高负荷预测精度是有效的。
【作者单位】天津大学 天津大学 天津大学 天津大学
【分类号】:TM714

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张智晟;孙雅明;张世英;;基于负荷内部特性和外部随机因素的短期负荷预测模型[J];电网技术;2006年08期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前6条
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前9条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李春生;陈光辉;;基于最大信息压缩指标与层次分析法的电力负荷组合预测模型[J];电力科学与技术学报;2008年01期
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中国博士学位论文全文数据库 前3条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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