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基于PCA和模糊聚类的用电行为分析 下载：68 浏览：377

赵嫚1，2，3 李英娜1，2 杨莉3 《数据与科学》 2020年4期

摘要:
随着智能电网的高速发展,电力系统中负荷数据高维度特性在数据分析过程中造成了数据冗余、聚类复杂、效率低等问题。基于此,本文提出利用主成分分析对负荷数据进行降维,提取主成分特征,并利用FCM聚类算法对负荷数据进行聚类分析,得出不同用电习惯下的负荷数据聚类曲线及不同类别用户的用电行为特征。仿真结果表明本文所提方法,在降低数据维度的同时提高了算法的效率,并为供电企业进行负荷预测、异常检测、差异化服务等提供了帮助。

按风格划分数据的模糊聚类算法 下载：76 浏览：397

沈浩1 王士同2 《人工智能研究》 2019年7期

摘要:
以K-means和模糊C均值为代表的划分式聚类算法无法有效处理按照风格为标准划分样本的聚类任务.针对此问题,文中提出按风格划分数据的模糊聚类算法.利用风格标准化矩阵表示包含在类簇中样本的风格信息,同时使用逼近标准风格之后的样本计算距离矩阵,并以隶属度表示样本点对于类簇的可代表程度.通过常用的交替优化策略同时优化隶属度矩阵和风格标准化矩阵.文中算法可以有效利用样本的风格信息和样本点与类簇之间的关系信息,在人工数据集和真实数据集上的实验表明算法的有效性.

基于模式的配电网规划方法研究 下载：79 浏览：471

李姝润 王承民 谢宁 《电力研究》 2018年2期

摘要:
为了简化配电网规划的过程,对配电网规划模式进行了定义,提出了一种基于模式的配电网规划方法。针对配电网规划过程中的不确定因素,引入模糊理论的方法和思想,首先采用模糊聚类分析方法将已有的规划样本进行分类,形成几类不同的规划模式。之后采用模糊模式识别方法对待规划目标进行特征识别,找到其所属的规划模式,参考该规划模式对待规划目标进行规划。采用实际数据进行算例分析,结果表明基于模式的规划方法可以有效地对配电网规划过程进行简化。
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