750kV配电网短期电力负荷分类聚类方法研究.pdf
为了提高750kV配电网短期电力负荷检测能力,提出基于模糊C均值网格聚类的750kV配电网短期电力负荷分类聚类方法,构建750kV配电网短期电力负荷的大数据分布结构模型,采用关联规则挖掘方法进行特征分析和特征提取,构建统计序列重组模型,采用相空间结构重组方法进行750kV配电网短期电力负荷三维重建,在高维相空间中实现750kV配电网短期电力负荷的模糊C均值网格聚类,对提取数据的关联特征集进行分类融合,采用大数据分析方法实现750kV配电网短期电力负荷分类聚类.仿真结果表明,该方法的分类特征聚敛性较好,误分率较低,分类准确性较高,耗时较低.
作者：杨建新 刘元刚
作者单位：国网陕西省电力公司,西安710048杨凌职业技术学院,陕西杨凌712100
母体文献：2019年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集
会议名称：2019年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会
会议时间：2019年10月1日
会议地点：四川绵阳
主办单位：中国自动化学会,中国仪器仪表学会
语种：chi
分类号：
关键词：配电网 短期负荷分类 模糊C均值网格聚类 关联规则挖掘 特征提取
在线出版日期：2020年8月24日
基金项目：
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