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摘要:
典型日负荷曲线对负荷调度计划以及运行控制有着重要意义,针对常用的传统典型日负荷曲线选取方法不满足目前电力市场需求的问题,提出了基于自适应因子与概率统计法相结合的改进模糊聚类算法典型日负荷曲线选取新方法,应用日负荷率、日负荷波动率等描述性特征指标,确定最优聚类数;引入模糊-离散系数,辨识样本数据中的畸变日,并予以剔除;计算日负荷与月平均负荷之间的相关系数,依据相关系数选取典型日负荷曲线.以新疆电网2015年1月份负荷数据进行实例仿真,结果表明所提方法能够准确选出典型日负荷曲线,验证了方法的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 基于改进模糊聚类的典型日负荷曲线选取方法
来源期刊 电测与仪表 学科 工学
关键词 改进模糊聚类算法 自适应因子 模糊-离散系数 典型日负荷曲线
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 理论与实验研究
研究方向 页码范围 21-26
页数 6页 分类号 TM73
字数 4325字 语种 中文
DOI 10.19753/j.issn1001-1390.2019.04.004
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 蔺红 新疆大学电气工程学院 42 411 12.0 19.0
2 徐邦恩 新疆大学电气工程学院 2 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
改进模糊聚类算法
自适应因子
模糊-离散系数
典型日负荷曲线
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
电测与仪表
半月刊
1001-1390
23-1202/TH
大16开
哈尔滨市松北区创新路2000号
14-43
1964
chi
出版文献量(篇)
7685
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22
总被引数(次)
55393
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