高维电力数据的聚类优化算法的研究

摘要：

为了加强智能电网构建的推进,加强智能量测终端大量投入使用,提出了聚类方法用于电力公司实时分析负荷特性及负荷用电数据信息.在分析电力负荷曲线数据的基础上,分别考虑了电网企业和社会价值信息,提出了基于FCM和K-means聚类2种方法来提取出用户用电规律,并分析用户负荷构成与用电行为.经过仿真分析和实验验证,通过均方误差、均值适宜度、聚类离散度、聚类时间等多个评判聚类效果好坏的指标进行聚类算法性能评价.这对于用户了解用电规律用电分配需求、指导电价制定具有参考价值.

关键词：用电负荷曲线、FCM、K-means、聚类分析

所属期刊栏目：37

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：50-55