粒子群优化的模糊聚类在负荷预处理的应用

• 作者: 孙景文 常鲜戎
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预处理 坏数据 模糊C均值 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 78-83
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 字数: 5042字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2015.07.14

摘要

负荷预处理对于准确的负荷预测来说是至关重要的.为了提高负荷预处理的准确性,提出了将传统的横向纵向比较法与改进模糊聚类算法结合的新型方法.该方法首先采用传统的横向纵向比较法处理突变量较大的负荷和缺失负荷;然后对模糊C均值算法的目标函数进行改进,将粒子群算法引入,得到改进的模糊聚类算法,进行曲线聚类,得到特征曲线;最后,利用特征曲线对坏数据进行辨识和修正.实例分析表明,通过将粒子群优化的模糊聚类与传统处理方法进行结合,取得了良好的效果,验证了该方法有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常鲜戎	华北电力大学电气与电子工程学院	79	789	13.0	23.0
2	孙景文	华北电力大学电气与电子工程学院	5	30	4.0	5.0