本文主要研究内容
作者李婧,徐胜蓝,万灿,卢奕城,王素英（2019）在《基于自适应k-means++算法的电力负荷特性分析》一文中研究指出：运用数据挖掘中的聚类算法对电力负荷曲线进行聚类分析,提炼电力负荷曲线之间的共性特征与差异特征,在负荷模型实用化方面有重要应用价值,可以帮助分析用户用电规律,指导电网规划及实时调度。本文提出了一种自适应k-means++负荷特性聚类算法,综合不同聚类数时的聚类结果验证了数据集里各样本的相似性,通过迭代图切分的方法确定了最佳聚类数,避免了人为设定电力用户日负荷曲线聚类数不恰当导致的单一聚类结果的过大偏差,提高了负荷分类的精确性。算例结果验证了该算法的可行性和有效性,表明该算法求最佳聚类数的准确性高、鲁棒性好。
Abstract
yun yong shu ju wa jue zhong de ju lei suan fa dui dian li fu he qu xian jin hang ju lei fen xi ,di lian dian li fu he qu xian zhi jian de gong xing te zheng yu cha yi te zheng ,zai fu he mo xing shi yong hua fang mian you chong yao ying yong jia zhi ,ke yi bang zhu fen xi yong hu yong dian gui lv ,zhi dao dian wang gui hua ji shi shi diao du 。ben wen di chu le yi chong zi kuo ying k-means++fu he te xing ju lei suan fa ,zeng ge bu tong ju lei shu shi de ju lei jie guo yan zheng le shu ju ji li ge yang ben de xiang shi xing ,tong guo die dai tu qie fen de fang fa que ding le zui jia ju lei shu ,bi mian le ren wei she ding dian li yong hu ri fu he qu xian ju lei shu bu qia dang dao zhi de chan yi ju lei jie guo de guo da pian cha ,di gao le fu he fen lei de jing que xing 。suan li jie guo yan zheng le gai suan fa de ke hang xing he you xiao xing ,biao ming gai suan fa qiu zui jia ju lei shu de zhun que xing gao 、lu bang xing hao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自南方电网技术的李婧,徐胜蓝,万灿,卢奕城,王素英，发表于刊物南方电网技术2019年02期论文，是一篇关于负荷聚类论文,迭代图切分论文,自适应论文,南方电网技术2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自南方电网技术2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：负荷聚类论文; 迭代图切分论文; 自适应论文; 南方电网技术2019年02期论文;