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基于改进FCM的不良负荷数据辨识
基于改进FCM的不良负荷数据辨识
作者:
孙进
徐友刚
杨冰芳
董玥
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
电力系统运行
不良数据辨识
模糊C均值聚类
摘要:
电力负荷受突发事件,用电器故障等因素作用易引发数据库失真,不仅不利于能量管理系统数据的应用,对于电力负荷预测、调度也具有负面影响,因此有效的不良负荷数据辨识具有重要意义.以模糊C均值聚类算法为基础,提出了一种分化距离作为判据的离群点检测方法,综合考虑对象周围的密度与数据之间的距离对离群点的影响,通过比较分化距离来计算周围的数据点密度,挖掘出类别中隐含的离群点.结果表明,基于分化距离改进的FCM能够有效地辨识出类别中隐藏的不良数据,并且对于多不良数据情况也具有很好地检测能力.
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辨识与修正
负荷曲线聚类
模糊C均值算法
改进FCM算法及其在电力负荷坏数据处理的应用
负荷特性
坏数据辨识
内维尔算法
改进的模糊C均值算法
日负荷曲线
基于负荷预测与关联规则修正的不良数据辨识方法
不良数据辨识
数据存储
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内容分析
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内容分析
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文献信息
篇名
基于改进FCM的不良负荷数据辨识
来源期刊
电力与能源
学科
工学
关键词
电力系统运行
不良数据辨识
模糊C均值聚类
年,卷(期)
2020,(4)
所属期刊栏目
研究与探索
研究方向
页码范围
437-441
页数
5页
分类号
TM71
字数
3677字
语种
中文
DOI
10.11973/dlyny202004011
五维指标
作者信息
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姓名
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徐友刚
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不良数据辨识
模糊C均值聚类
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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
电力与能源
主办单位:
上海市能源研究所上海市电力公司上海市工程热物理学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
2095-1256
CN:
31-2051/TK
开本:
大16开
出版地:
上海市徐家汇路430号901室
邮发代号:
4-674
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
1907
总下载数(次)
6
总被引数(次)
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