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题名基于改进模糊聚类的典型日负荷曲线选取方法
被引量：22
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作者
徐邦恩
蔺红
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机构
新疆大学电气工程学院
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出处
《电测与仪表》
北大核心
2019年第4期21-26,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51667019)
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文摘
典型日负荷曲线对负荷调度计划以及运行控制有着重要意义,针对常用的传统典型日负荷曲线选取方法不满足目前电力市场需求的问题,提出了基于自适应因子与概率统计法相结合的改进模糊聚类算法典型日负荷曲线选取新方法,应用日负荷率、日负荷波动率等描述性特征指标,确定最优聚类数;引入模糊-离散系数,辨识样本数据中的畸变日,并予以剔除;计算日负荷与月平均负荷之间的相关系数,依据相关系数选取典型日负荷曲线。以新疆电网2015年1月份负荷数据进行实例仿真,结果表明所提方法能够准确选出典型日负荷曲线,验证了方法的可行性和有效性。
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关键词
改进模糊聚类算法
自适应因子
模糊-离散系数
典型日负荷曲线
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Keywords
improved fuzzy clustering algorithm
adaptive factor
fuzzy discrete coefficient
typical daily load curve
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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