电力负荷数据预处理研究及应用

• 作者: 姚李孝 崔寒珺 李灿 苏舟
• 来源期刊: 电网与清洁能源
• 学科: 工学
• 关键词: 不良数据 减法聚类 模糊c-均值聚类
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 40-43,50
• 页数: 5页
• 分类号: TM73
• 字数: 2386字
• 语种: 中文

摘要

电力系统历史负荷数据的准确与否对负荷预测效果有重要影响,首先采用减法聚类算法得到历史负荷数据的聚类数目和聚类中心,并以此来作为模糊c-均值聚类的起点,然后通过负荷曲线的横向相似性找出不良数据,最后修正不良数据,得到连续准确的负荷数据.通过实例分析验证了此方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚李孝	西安理工大学水利水电学院	92	1443	21.0	34.0
2	李灿	西安理工大学水利水电学院	3	24	3.0	3.0
3	苏舟	西安理工大学水利水电学院	3	21	2.0	3.0
4	崔寒珺	西安理工大学水利水电学院	1	17	1.0	1.0