基于改进的模糊c-均值聚类算法的负荷特性指标分析与分类

• 作者: 李文华 范新涛 贾玉雯
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷分类 模糊c-均值聚类算法 加权欧氏距离 负荷特性指标
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 230-235
• 页数: 6页
• 分类号: TM714
• 字数: 4472字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2016.03.007

摘要

负荷侧管理是利用不同特性负荷作为需求响应资源,对具有多样性和复杂性的负荷种类进行较高精度的分类,提高负荷曲线的相似度,便于组合优化.为了对实际负荷更加精确地分类,提出一种基于改进的模糊c-均值聚类算法的负荷特性指标分类方法.该算法在聚类分割迭代中采用加权欧氏距离,对每种聚类中心进行负荷特性指标分析,并对各类别中的负荷采用不同控制方法.最后分类结果表明,所提方法使各分类中负荷具有较高相似性,为后续负荷的预测和控制奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文华	河北工业大学电气工程学院	69	428	12.0	18.0
2	贾玉雯	河北工业大学电气工程学院	3	12	2.0	3.0
3	范新涛	河北工业大学电气工程学院	5	17	3.0	4.0