基于核的模糊C均值逐层聚类算法在负荷分类中的应用

• 作者: 宋歌 张蓝宇 徐衍会
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷分类 改进快速排序法 核函数 模糊C均值
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 输配电技术
• 页码范围: 46-51
• 页数: 6页
• 分类号: TM714
• 字数: 5642字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7229.2015.04.008

摘要

针对传统的模糊C均值聚类方法不适于非正态分布数据集的聚类、处理高维数据集收敛速度缓慢以及噪声点敏感的问题,提出了一种基于核的模糊C均值逐层聚类方法,应用于电力负荷特性分类.该方法的核心是2个模块和1个算法:改进快速排序法模块、核函数模块与模糊C均值算法.改进快速排序法模块将大数据集划分为若干特征突出的子空间,进而结合核函数模块与模糊C均值算法对各子空间进一步精确分类.以广东省的负荷调研数据为基础,在Matlab平台上对基于核的模糊C均值逐层聚类方法与模糊C均值算法的分类结果进行对比分析,结果表明:前者在提高分类效率与分类精确度的同时,具备较理想的收敛速度;另外,前者分类结果精细程度的可控性有利于电网工程实用规划.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐衍会	华北电力大学电气与电子工程学院	35	397	11.0	19.0
2	张蓝宇	华北电力大学电气与电子工程学院	1	5	1.0	1.0
3	宋歌	华北电力大学电气与电子工程学院	1	5	1.0	1.0