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基于特性指标降维的日负荷曲线聚类分析

刘思  李林芝  吴浩  孙维真  傅旭华  叶承晋  黄民翔  
【摘要】:运用数据挖掘中的聚类技术对电力系统日负荷曲线进行分析,提出一种基于特性指标降维的日负荷曲线聚类方法——特性指标聚类(pattern index clustering,PIC),通过负荷率、日峰谷差率等6个日负荷特性指标对日负荷曲线进行降维处理,利用基于聚类有效性修正的德尔菲方法配置各指标权重,以加权欧式距离作为相似性判据,对日负荷曲线进行聚类。算例结果表明所提方法运行时间短,鲁棒性好,提高了负荷曲线聚类质量,能直观反映典型负荷曲线的特点。

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