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题名非线性季节型电力负荷曲线集成聚类算法研究
被引量：1
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作者
刘念祖
耿琦
王国民
张凯
李文建
周黎鸣
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机构
国网郑州供电公司
河南大学计算机与信息工程学院
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出处
《科技通报》
2019年第6期193-196,共4页
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文摘
传统方法直接设定聚类数量,得到的结果并非最优聚类数,且针对大规模电力数据,单一聚类方法无法同时达到聚类精度与效率两方面要求。为此,提出一种新的非线性季节型电力负荷曲线集成聚类算法。用DBI指标对聚类效果进行评价,将与DBI最小值相应的聚类数据作为最优聚类数量。通过模糊C均值聚类方法,依据原始非线性季节型电力数据对象间的相似程度,获取初始聚类中心。利用聚类性能更优、稳定性更高的层次聚类方法完成对聚类中心的组合,获取有效的集成聚类结果。实验结果表明,所提方法能够同时保证聚类精度与聚类效率,整体性能较强。
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关键词
非线性季节型
电力负荷曲线
集成
聚类
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Keywords
nonlinear seasonal pattern
power load curve
integration
clustering
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分类号
TM734
[电气工程—电力系统及自动化]
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