基于VMD和FCM聚类方法的电网负荷分类

• 作者: 姜枫 李铁 杨俊友 王海鑫 贾志达
• 来源期刊: 东北电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 变分模态分解(VMD) 模糊C均值(FCM) 负荷聚类 特征提取 数据重构
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 专论
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TM712
• 字数: 4437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-7913.2019.05.001

摘要

针对电网数据提取中存在负荷特征不够显化导致负荷聚类精准度降低的问题,提出基于变分模态分解(varia?tional mode decomposition,VMD)和模糊C均值聚类(fuzzy C?means,FCM)的电网负荷特征分类方法.利用VMD提取负荷特征,将负荷曲线转化为多个本征模态函数(IMF)曲线,并通过数据重构得到特征显化的合成曲线,以此提高FCM聚类函数收敛速度和聚类精准度.同时分析不同聚类中心数与本征模态数下的聚类指标结果,为选取最优的本征模态数提供参考.最后以某市电网夜间负荷数据为例,文中所提方法与传统FCM方法相比,聚类指标最多减小0.0224,提高了聚类精准度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨俊友	沈阳工业大学电气工程学院	69	405	12.0	17.0
2	王海鑫	沈阳工业大学电气工程学院	16	63	5.0	7.0
3	李铁	沈阳工业大学电气工程学院	10	84	2.0	9.0
5	贾志达	沈阳工业大学电气工程学院	1	0	0.0	0.0
6	姜枫		2	0	0.0	0.0