基于变分模态分解和密度峰值快速搜索的电力负荷曲线可控聚类模型

被引：28

作者：

谷紫文 ^{[1
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李鹏 ^{[1
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郎恂 ^{[1
]}

喻怡轩 ^{[1
]}

沈鑫 ^{[2
]}

曹敏 ^{[2
]}

机构：

[1] 云南大学信息学院

[2] 云南电网有限责任公司电力科学研究院

来源：

电力系统保护与控制 | 2021年 / 49卷 / 08期

关键词：

负荷曲线聚类; 变分模态分解; 密度峰值聚类; 智能电网; 数据驱动;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM714 [负荷分析];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

电力负荷曲线作为一种非平稳信号,可以看作由宽平稳的低频分量和非平稳的高频分量构成。针对负荷数据的时间多粒度构成特点,提出了一种基于变分模态分解和密度峰值快速搜索的负荷可控聚类模型。原始负荷曲线通过变分模态分解算法被分解为低频,中频和高频三个模态分量。首先,利用负荷曲线的低频模态分量实现簇间的时间粗粒度聚类。然后,在子类中添加中频分量实现簇内的时间细粒度聚类。使用Open EI数据集对所提模型进行了有效性验证,并与不同聚类算法对原始负荷数据直接聚类进行对比。实验结果表明该模型可以实现不同时间颗粒度的合理聚类。

引用

页码：118 / 127

页数：10

共 28 条

[1]

基于改进K-Means聚类和误差反馈的数据清洗方法 [J].