共 5 条
k-means聚类算法在负荷曲线分类中的应用
被引:59
作者:
刘莉
[1
]
王刚
[1
]
翟登辉
[2
]
机构:
[1] 沈阳工程学院
[2] 不详
来源:
关键词:
状态估计;
数据挖掘;
不良数据检测和辨识;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM714 [负荷分析];
TP311.13 [];
学科分类号:
1201 ;
摘要:
为了提高电力系统状态估计结果的准确性,利用k-means聚类算法并结合有效指数准则,提出了一种辨识系统不良数据的新方法。研究内容是以某一节点负荷数据为研究对象,运用数据挖掘中k-means聚类算法并结合有效指数准则提取出日负荷特征曲线,分别对输电网状态估计中的不良数据检测和辨识、配电网状态估计中的伪量测补充进行了研究。最终用Matlab编制算法程序并进行仿真分析,结果表明,此方法效果良好。
引用
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页数:5
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