基于多目标聚类的用电集群特征属性计算

被引：13

作者：

刘友波 ^{[1
]}

刘俊勇 ^{[1
]}

赵岩 ^{[2
]}

李磊 ^{[2
]}

胥威汀 ^{[1
]}

姚珺玉 ^{[1
]}

侯贺飞 ^{[1
]}

机构：

[1] 四川大学电气信息学院

[2] 上海市电力公司

来源：

电力系统自动化 | 2009年 / 33卷 / 19期

关键词：

多目标聚类; 用电集群; 自组织映射神经网络; 属性测度; 熵权;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM744 [电力系统的计算];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

提出售电市场中用电集群与分析维度概念。确定集群特征变量后,采用自组织映射神经网络与k-均值混合可视化聚类技术对售电空间进行自定义目标划分。基于负荷与经济指标,设计熵权改进的多指标属性测度算法对多目标划分下用电集群特性进行精细化定量综合计算,以分析各对象属性整体相对优劣。采集某电网317个用户数据进行算例分析,结果表明该算法能区别于传统负荷特性分析方法,在扩大售电市场研究对象基础上实现更多有效信息挖掘与多目标售电对象特征精细分析。

引用

页码：46 / 51

页数：6

共 8 条

[1] 售电市场质量及其综合评价 [J].