基于模糊聚类的电力系统负荷特性分析

• 作者: 吴春阳 曲芳 王晓宁 黎灿兵
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 负荷特性 分类与综合 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 107-110
• 分类号: TM714
• 字数: 3508字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6833.2010.01.026

摘要

以变电站负荷构成比例作为基本特征向量,提出采用自适应矢量量化(AVQ)神经网络模糊聚类方法对电力负荷特性进行分类与综合.将AVQ神经网络模糊聚类方法和模糊C均值(FCM)聚妾方法进行了对比研究.通过对福建电网44个变电站进行聚类分析,得出两种聚类方法不仅具有良好的聚类综合能力,同时能够通过优化理论获得聚类中心矩阵,与其他聚类方法相比有明显优势;两者相比,AVQ神经网络模糊聚类算法本身机时小,处理速度更快,而且结果更为合理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎灿兵	郑州大学电气工程学院	14	455	10.0	14.0
2	吴春阳	郑州大学电气工程学院	4	279	4.0	4.0
3	曲芳	郑州大学电气工程学院	3	19	2.0	3.0
4	王晓宁		1	7	1.0	1.0