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基于离散小波变换和模糊K-modes的负荷聚类算法

论文摘要

为了研究智能电网背景下用户的用电模式,考虑到现有聚类算法的不足,提出了一种基于离散小波变换的模糊K-modes聚类算法。利用离散小波变换将时域的负荷曲线转换到频域,从而将负荷曲线的不同特征隔离在不同的频域水平,并利用低阶近似的思想选取原始曲线的有效分量曲线;对所选的分量曲线进行趋势编码,将连续负荷数据转化为离散类属性数据;基于平均密度确定初始聚类条件,利用模糊K-modes聚类算法对曲线进行形态聚类,得到负荷曲线模板;将所提算法与传统K-means算法及层次聚类算法进行比较,从而验证了所提算法的有效性。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 基于DWT的数据处理
  •   1.1 归一化
  •   1.2 基于DWT的曲线变换
  • 2 基于模糊K-modes的形态聚类
  •   2.1 曲线编码
  •   2.2 模糊K-modes聚类
  • 3 算例分析
  •   3.1 结果分析
  •   3.2 算法对比
  • 4 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张江林,张亚超,洪居华,高红均,刘俊勇

    关键词: 智能电网,负荷聚类,离散小波变换,模糊聚类算法,用电模式

    来源: 电力自动化设备 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 四川大学电气信息学院,成都信息工程大学控制工程学院,国网重庆市电力公司綦南供电分公司

    基金: 国家自然科学基金重点项目(5143000228),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(YJ201750)~~

    分类号: TM76

    DOI: 10.16081/j.issn.1006-6047.2019.02.015

    页码: 100-106+122

    总页数: 8

    文件大小: 410K

    下载量: 414

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/6d8dd109a75b08333ee72da3.html