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摘要:
电力负荷曲线聚类通常依靠负荷形态差异和负荷数值差异对负荷曲线进行分类.提出了一种基于粒计算和双尺度相似性的集成聚类算法,采用以欧氏距离和皮尔森相关系数作为相似性度量的K-means算法生成基聚类,再通过粒度距离度量基聚类间的相似性,从而选择部分基聚类参与集成,最后生成相似度矩阵并采用层次聚类获得最终聚类结果.算例结果表明,该算法能够克服传统负荷聚类算法只能从数值相似性或形态相似性上单一的度量负荷曲线相似性的局限,可以显著提高电力负荷曲线聚类的质量.
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文献信息
篇名 基于粒计算和双尺度相似性的负荷曲线集成聚类算法
来源期刊 电力建设 学科 工学
关键词 负荷聚类 粒计算 双尺度相似性 相似度矩阵 集成算法
年,卷(期) 2022,(5) 所属期刊栏目 智能电网|Smart Grid
研究方向 页码范围 117-126
页数 10页 分类号 TM714
字数 语种 中文
DOI 10.12204/j.issn.1000-7229.2022.05.013
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研究主题发展历程
节点文献
负荷聚类
粒计算
双尺度相似性
相似度矩阵
集成算法
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
电力建设
月刊
1000-7229
11-2583/TM
大16开
北京市昌平区北七家镇未来科技城国家电网办公区A座225
82-679
1958
chi
出版文献量(篇)
6415
总下载数(次)
11
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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