基于密度空间聚类和引力搜索算法的居民负荷用电模式分类模型

被引：92

作者：

苏适 ^{[1
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李康平 ^{[2
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严玉廷 ^{[1
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陆海 ^{[1
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汪新康 ^{[2
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刘力铭 ^{[2
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王飞 ^{[2
,3
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董凌 ^{[4
]}

机构：

[1] 云南电网有限责任公司电力科学研究院

[2] 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室

[3] 美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气与计算机工程系

[4] 国网青海省电力公司

来源：

电力自动化设备 | 2018年 / 38卷 / 01期

关键词：

用电模式; 聚类算法; 特征提取; 分类; 引力搜索算法; 密度空间聚类;

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：

居民用户用电模式分类研究可为需求侧响应方案设计、负荷特性分析及其高精度预测提供支撑。首先,利用基于密度的空间聚类算法提取得到用户的典型用电模式;然后,考虑每天不同时段及季节变换对用户用电行为的影响,提取能够描述用户在不同时间尺度下用电行为的6个特征;在此基础上,提出了一种基于引力搜索算法的用户用电模式分类模型;最后,对实测居民用电数据进行聚类,并对各类用户的用电模式及其参与需求侧响应的潜力进行了分析。

引用

页码：129 / 136

页数：8

共 8 条

[1]

电力用户负荷模式提取技术及应用综述 [J].