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- [1] Load Profiling and Its Application to Demand Response: A Review[J]. Tsinghua Science and Technology, 2015, 20 (02) : 117 - 129Yi WangQixin ChenChongqing KangMingming ZhangKe WangYun Zhao
基于特性指标降维的日负荷曲线聚类分析
被引：62
作者：
刘思
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李林芝
[1
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吴浩
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孙维真
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傅旭华
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叶承晋
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黄民翔
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机构：
[1] 浙江大学电气工程学院
[2] 浙江电力调度控制中心
[3] 浙江省电力公司经济技术研究院
来源：
关键词：
负荷曲线分类;
负荷特性指标;
降维;
加权欧式距离;
聚类有效性;
D O I：
10.13335/j.1000-3673.pst.2016.03.020
中图分类号：
TM714 [负荷分析];
学科分类号：
摘要：
运用数据挖掘中的聚类技术对电力系统日负荷曲线进行分析,提出一种基于特性指标降维的日负荷曲线聚类方法——特性指标聚类(pattern index clustering,PIC),通过负荷率、日峰谷差率等6个日负荷特性指标对日负荷曲线进行降维处理,利用基于聚类有效性修正的德尔菲方法配置各指标权重,以加权欧式距离作为相似性判据,对日负荷曲线进行聚类。算例结果表明所提方法运行时间短,鲁棒性好,提高了负荷曲线聚类质量,能直观反映典型负荷曲线的特点。
引用
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