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上海电网需求侧负荷模式的组合识别模型
被引量:
30
1
作者
赵岩
李磊
+4 位作者
刘俊勇
刘友波
胥威汀
侯贺飞
姚珺玉
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2010年第1期145-151,共7页
区别于传统按行业分类的需求侧负荷分析方法,利用自组织映射神经网络、K-means、模糊C均值、ID3决策树等数学工具构建了基于聚类、分类技术与决策树结构分析的负荷模式组合识别模型,并对上海电网需求侧负荷进行了特征指标计算、类别判...
区别于传统按行业分类的需求侧负荷分析方法,利用自组织映射神经网络、K-means、模糊C均值、ID3决策树等数学工具构建了基于聚类、分类技术与决策树结构分析的负荷模式组合识别模型,并对上海电网需求侧负荷进行了特征指标计算、类别判断与挖掘、聚类评判、分类知识解释等综合分析。根据上海电网14个行业357个用户的日负荷数据集进行算例分析,指出了上海电网需求侧负荷类型、行业分布、关键指标等模式特点,验证了该模型的正确性、有效性与工程适用性。
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关键词
上海电网
自组织映射网络
负荷模式
负荷特性
组合识别模型
数据挖掘
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职称材料
题名
上海电网需求侧负荷模式的组合识别模型
被引量:
30
1
作者
赵岩
李磊
刘俊勇
刘友波
胥威汀
侯贺飞
姚珺玉
机构
上海市电力公司
四川大学电气信息学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2010年第1期145-151,共7页
文摘
区别于传统按行业分类的需求侧负荷分析方法,利用自组织映射神经网络、K-means、模糊C均值、ID3决策树等数学工具构建了基于聚类、分类技术与决策树结构分析的负荷模式组合识别模型,并对上海电网需求侧负荷进行了特征指标计算、类别判断与挖掘、聚类评判、分类知识解释等综合分析。根据上海电网14个行业357个用户的日负荷数据集进行算例分析,指出了上海电网需求侧负荷类型、行业分布、关键指标等模式特点,验证了该模型的正确性、有效性与工程适用性。
关键词
上海电网
自组织映射网络
负荷模式
负荷特性
组合识别模型
数据挖掘
Keywords
Shanghai power grid
self-organizing mapping network
load profile
load characteristics
combinational recognition model
data mining
分类号
F407.2 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
上海电网需求侧负荷模式的组合识别模型
赵岩
李磊
刘俊勇
刘友波
胥威汀
侯贺飞
姚珺玉
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2010
30
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参考文献
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