基于数据驱动的母线负荷特性分析

摘要：

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。

关键词：母线负荷、数据驱动、聚类、K最邻近、特性分析

所属期刊栏目：10

分类号：TM645.11(发电、发电厂)

资助基金：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．

在线出版日期：2016-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：70-76