引入改进模糊C均值聚类的负荷数据辨识及修复方法

• 作者: 吴争荣 孔祥玉 曾意 胡启安 董旭柱
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 负荷曲线聚类 模糊C均值聚类 数据辨识 爬山法 可行域矩阵
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 90-95
• 页数: 6页
• 字数: 4754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20160920002

摘要

高级量测体系的建设促使大量用电负荷数据增加了可观性,但由于通信等原因,量测数据中存在不良数据.文中提出一种引入改进模糊C均值(FCM)聚类算法的负荷数据辨识及修复方法,该方法利用快速爬山技术,对标准FCM聚类算法中聚类数目难以预先确定、初始聚类中心随机选取等缺点进行改进,实现用电负荷数据的精准聚类.在此基础上提取可行域矩阵及特征曲线,实现对新量测数据的辨识及修正.最后采用某地实际负荷测量数据进行分析,并通过与基于标准FCM聚类算法的对比,验证了该方法的快速性、高效性及其应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董旭柱		44	999	18.0	31.0
2	吴争荣		12	85	5.0	9.0