基于自适应模糊C均值算法的电力负荷分类研究
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    针对当前负荷建模中存在的负荷时变性问题,提出了基于自适应模糊C均值聚类的电力负荷动特性分类方法。探讨了聚类分析方法在负荷动特性分类中的应用,包括聚类特征向量的选取和分类方法研究两个方面。对原始模糊C均值聚类算法中的聚类数 进行了研究,在原始算法中融入新的聚类有效性函数,对算法进行了改进,改进算法不需要预先选择类的数目作为先验值。通过动模实验数据的负荷分类实例,表明该方法可自动获取最佳分类数,且分类效果要好于原始算法。

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引用本文

杨浩,张磊,何潜,等.基于自适应模糊C均值算法的电力负荷分类研究[J].电力系统保护与控制,2010,38(16):111-115,122.[.[J]. Power System Protection and Control,2010,V38(16):111-115,122]

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