我要投稿 查看投稿进度
学术期刊
在线客服
客服电话：400-188-5008
客服邮箱：service@ccnpub.com
投诉举报：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享

请选择 目标期刊

基于分布式聚类模型的电力负荷特性分析 下载：88 浏览：495

曾楠1 许元斌2 罗义旺2 刘青2 刘燕秋2 张欢2 《电力研究》 2018年1期

摘要:
电力系统的负荷模型是决定电力系统可靠性的关键要素,传统的负荷特性数据聚类算法计算复杂、运行时间长。将K-means和Canopy聚类算法有机地结合,建立一种分布式聚类模型。在此基础上,对用户整点负荷数据进行归一化处理,利用负荷规范化区间值与24个整点时间的参数关系,得到聚类中心分布。以福建省历史日负荷数据为例,验证分布式聚类模型运行的快速性。结果表明:距离阈值T2与算法运行时间成反比;簇个数越多,运行时间越长;大工业行业聚类中心分布稳定,显著性不明显,农业生产行业聚类中心分布显著性明显,为预测用户负荷特征及用电特性提供思路借鉴。
[1/1]
|<
<
1
>
>|
在线客服：：点击联系客服
联系电话：：400-188-5008
客服邮箱：：service@ccnpub.com
投诉举报：：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享