谷歌浏览器插件
订阅小程序
在清言上使用

考虑双尺度相似性的负荷曲线集成谱聚类算法

Automation of Electric Power Systems(2020)

引用 9|浏览12
暂无评分
摘要
负荷聚类可以依据形态特性差异对负荷曲线进行归类,实现用户用能行为规律分析,为需求侧响应、电网客户服务等提供重要的决策信息.文中提出一种考虑双尺度相似性的负荷曲线集成谱聚类算法.首先,为了克服欧氏距离在负荷特性相似程度度量上的局限,基于负荷差分向量的余弦距离实现负荷形态变化的相似性度量,提出一种双尺度相似性度量方式;然后,基于双尺度相似性与谱聚类算法,建立差异化基聚类模型;最后,依据聚类评价指标自适应计算基聚类模型权重,以加权一致性矩阵与谱聚类实现聚类集成.算例结果证明,所提方法可有效挖掘负荷形态特性差异,在不同数据集中性能表现稳定,具有显著的聚类有效性和鲁棒性.
更多
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要