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摘要:
变电站负荷包含多种用户负荷,其特性非常复杂,选择单一的日负荷曲线或是用户构成比例作为指标进行聚类,可能忽略其他因素并导致聚类结果不够全面.由此提出了同时考虑变电站日负荷曲线与变电站用户构成的多元聚类模型.为求解该模型,首先对日负荷曲线数据采用K-means算法进行聚类.然后,提出一种两阶段聚类修正算法,用于依照变电站用户构成数据修正日负荷曲线聚类结果.研究结果表明,所提方法所得的聚类结果准确度高,可降低聚类结果跌入局部最优的可能性,且所得结果能明确体现各个变电站在日负荷曲线上及用户构成上的差异.
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文献信息
篇名 基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析
来源期刊 电力系统自动化 学科
关键词 变电站聚类 多元聚类模型 用户构成 日负荷曲线
年,卷(期) 2018,(15) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 157-163
页数 7页 分类号
字数 6642字 语种 中文
DOI 10.7500/AEPS20170815003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙维真 23 523 13.0 22.0
2 吴浩 浙江大学电气工程学院 43 572 13.0 23.0
3 商佳宜 3 15 2.0 3.0
4 蒋正邦 浙江大学电气工程学院 1 4 1.0 1.0
5 程祥 1 4 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
变电站聚类
多元聚类模型
用户构成
日负荷曲线
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力系统自动化
半月刊
1000-1026
32-1180/TP
大16开
江苏省南京市江宁区诚信大道19号
28-40
1977
chi
出版文献量(篇)
12334
总下载数(次)
31
总被引数(次)
449556
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