基于改进的模糊c-均值聚类算法的负荷特性指标分析与分类

负荷侧管理是利用不同特性负荷作为需求响应资源,对具有多样性和复杂性的负荷种类进行较高精度的分类,提高负荷曲线的相似度,便于组合优化。为了对实际负荷更加精确地分类,提出一种基于改进的模糊c-均值聚类算法的负荷特性指标分类方法。该算法在聚类分割迭代中采用加权欧氏距离,对每种聚类中心进行负荷特性指标分析,并对各类别中的负荷采用不同控制方法。最后分类结果表明,所提方法使各分类中负荷具有较高相似性,为后续负荷的预测和控制奠定了基础。