基于模糊聚类的电力系统负荷特性分析

摘要：

以变电站负荷构成比例作为基本特征向量,提出采用自适应矢量量化(AVQ)神经网络模糊聚类方法对电力负荷特性进行分类与综合.将AVQ神经网络模糊聚类方法和模糊C均值(FCM)聚妾方法进行了对比研究.通过对福建电网44个变电站进行聚类分析,得出两种聚类方法不仅具有良好的聚类综合能力,同时能够通过优化理论获得聚类中心矩阵,与其他聚类方法相比有明显优势;两者相比,AVQ神经网络模糊聚类算法本身机时小,处理速度更快,而且结果更为合理.

关键词：电力系统、负荷特性、分类与综合、模糊聚类

所属期刊栏目：31

分类号：TM714(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家科技支撑计划资助项目2008BA61B03

在线出版日期：2011-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：107-110