| 本文已被：浏览 4次 下载 0次 |
码上扫一扫！ |
|
|
| 基于分布-动态特征指标降维的日负荷曲线聚类方法 |
|
滕婕1,罗世刚2,崔益伟3,谭庄熙4,贺悝4,陈超洋4,5*1,2,3,4,5
|
|
1.国网甘肃省电力公司经济技术研究院,甘肃 兰州 730030;2.国网甘肃省电力公司,甘肃 兰州 730030;3.湖北安源安全环保科技有限公司,湖北 武汉 430040;4.湖南科技大学 信息与电气工程学院,湖南 湘潭 411201;5.湖南科技大学三亚研究院,海南 三亚 572024
|
|
| 摘要: |
| 为适应电力大数据中台内负荷信息趋于海量化、多维化的特点,准确提取电力负荷的特征信息,支撑电力大数据中台的应用,综合考虑曲线的分布特征和动态特征,提出一种基于分布-动态特征指标降维的日负荷曲线聚类方法.首先,根据日负荷率、日峰谷差率等分布特征指标,提取分布特征降维数据集;然后,按照负荷高峰期、平峰期、低谷期划分采样时间段,根据相邻采样时间段采样值的差值,提取动态特征降维数据集;最后,将2类降维数据集结合,形成分布-动态特征降维数据集,运用特性指标聚类方法对降维数据集开展聚类分析.算例表明,所提方法聚类质量、鲁棒性均具有一定优势,运算效率在可接受范围内,综合性能较好,适用于电力负荷的精准聚类. |
| 关键词: 电力大数据 分布-动态特征 降维 聚类算法 |
| DOI： |
| 分类号:TM933 |
| 基金项目:国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作”重点专项(2019YFE0118700);国网总部科技项目(5227281005);国家自然科学基金项目(62222306;61973110);湖南省自然科学基金项目(2022JJ40150) |
|
|
|
|
| Abstract: |
|
| Key words: |
