10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2016.02.011
基于数据驱动的母线负荷特性分析
深入分析母线负荷的特性对于提高负荷预测精度,评估电网的安全性和稳定性,辨识需求响应潜力等具有重要的意义。有别于传统的负荷率、峰值出现时刻等指标,提出了一套基于数据驱动的母线负荷特性分析方法。在对母线负荷进行数据清洗、标幺化处理的基础上,利用基于马氏距离的聚类算法对每日母线负荷曲线进行聚类分析;在此基础上,从不同维度提出和采用了模式切换熵、相对波动率、日平均负荷、温度敏感度等4个指标作为凸显母线负荷差异性的评估标准;最后根据提取的特征,利用K最邻近算法对母线负荷进行分类。对广州130条母线负荷数据进行了算例仿真,结果表明所提出的指标能够较好地刻画母线负荷特性,并能取得较好的分类效果。
母线负荷、数据驱动、聚类、K最邻近、特性分析
10
TM645.11(发电、发电厂)
广州供电局有限公司科技项目K-GD2012-027。@@@@Supported by the Technical Project of Guangzhou Power Supply Bureau K-GD2012-027.
2016-06-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
70-76