一种基于双层迭代聚类分析的负荷模式可控精细化识别方法

被引：82

作者：

卜凡鹏 ^{[1
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陈俊艺 ^{[2
]}

张琪祁 ^{[3
]}

田世明 ^{[1
]}

丁坚勇 ^{[2
]}

朱炳翔 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国电力科学研究院有限公司

[2] 武汉大学电气工程学院

[3] 国网上海市电力公司

来源：

电网技术 | 2018年 / 42卷 / 03期

关键词：

皮尔逊相关系数; 欧式距离; 双层迭代聚类; 阈值约束; 聚类簇合并;

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：

提出一种基于双层迭代聚类分析的负荷模式可控精细化识别方法。首先以皮尔逊相关系数为相似性度量进行外层形态相似性聚类,然后分别对外层聚类得到的每一类簇以欧式距离为相似性度量进行内层幅度相近聚类。每层都先在给定的阈值约束下迭代聚类,再对迭代收敛得到的聚类簇合并。实际算例分析结果表明:与传统负荷模式识别方法相比,所提方法改善了负荷形态聚类效果,可识别出形态相似但幅度不同的负荷,还能对聚类精细化程度进行控制,提高了聚类准确率。

引用

页码：903 / 913

页数：11

共 16 条

[1]

结合负荷形态指标的电力负荷曲线两步聚类算法 [J].