论文摘要
工业电力用户作为电力需求大客户,为了对其负荷曲线聚类,研究其负荷模式,基于某生态城工业电力用户负荷曲线数据,比较了划分聚类和层次聚类中较常用和传统的五类算法,提出了基于数据划分的层次聚类算法,分析了基于数据划分的层次聚类、传统层次聚类和划分聚类算法的差异。运用基于数据划分的层次聚类算法对该生态城工业电力用户负荷曲线聚类。研究表明:基于数据划分的层次聚类算法与传统层次聚类算法相比,可以用较短的聚类时间得到较好的聚类结果;与K-means算法相比,当数据规模较小时,聚类时间增加,但聚类质量大幅度提升;当数据规模较大时,该算法比K-means算法的聚类时间更短。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 潘明明,田世明,魏娜,赵嵩正,王莉芳,吴磊
关键词: 负荷曲线,数据划分,层次聚类,划分聚类,工业用户
来源: 电气自动化 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业
单位: 中国电力科学研究院,西北工业大学管理学院,国网天津市电力公司
基金: 面向随机性电源的多元负荷主动响应及预测控制技术研究与应用(SGTJDK00DWJS1700034)
分类号: TM714
页码: 24-26+67
总页数: 4
文件大小: 823K
下载量: 264