改进自适应模糊C均值算法在负荷特性分类的应用

• 作者: 丁蓝 张建华 曾博 董军
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷特性分类 微分进化算法 模糊C均值算法 自适应 电网规划运行
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 42-46
• 分类号: TM714
• 字数: 3884字
• 语种: 中文

摘要

模糊C均值(FCM)算法是一种用于电力负荷特性分类的有效方法.针对传统FCM算法易陷入局部最优且对初始条件敏感的问题,文中提出了基于微分进化(DE)自适应优化的改进措施.相对于FCM算法的梯度最速下降寻优策略,改进算法利用DE多点随机并行搜索,对控制参数及非最优个体进行自适应调整,具有全局搜索能力强、鲁棒性高的特点.实际算例仿真表明,所述算法降低了负荷特性分类对初始值的依赖度,在不同聚类数目的条件下仍具有良好的性能,适用于实际电网滚动规划等对负荷特性分类精度要求更高的领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建华		221	5643	42.0	66.0
2	董军	华北电力大学经济与管理学院	78	1024	20.0	29.0
3	曾博		34	686	13.0	26.0
4	丁蓝		3	116	3.0	3.0