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基于Kernel K-means的负荷曲线聚类
被引量：
30
1
作者
赵文清
龚亚强
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2016年第6期203-207,共5页
电力负荷曲线聚类是配用电系统的基础,对负荷管理具有重大意义。采用基于核方法的聚类算法提高负荷曲线聚类的准确性,通过点积的方式构造核矩阵,再将数据映射到高维空间中进行聚类,进而加大数据的可分性。同时,针对核矩阵的规模大、计...
电力负荷曲线聚类是配用电系统的基础,对负荷管理具有重大意义。采用基于核方法的聚类算法提高负荷曲线聚类的准确性,通过点积的方式构造核矩阵,再将数据映射到高维空间中进行聚类,进而加大数据的可分性。同时,针对核矩阵的规模大、计算复杂的问题,提出使用核主成分与缩减矩阵规模对该方法进行优化。实验过程中采用美国能源部开发能源信息网站提供的负荷数据进行聚类,并以Davies-Bouldin聚类有效性指标评估效果。结果表明该方法具有较好的划分能力,可以提高负荷曲线聚类的准确性。
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关键词
负荷曲线
聚类算法
核矩阵
核主成分分析
削减矩阵
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职称材料
题名
基于Kernel K-means的负荷曲线聚类
被引量：
30
1
作者
赵文清
龚亚强
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2016年第6期203-207,共5页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(12MS121)~~
文摘
电力负荷曲线聚类是配用电系统的基础,对负荷管理具有重大意义。采用基于核方法的聚类算法提高负荷曲线聚类的准确性,通过点积的方式构造核矩阵,再将数据映射到高维空间中进行聚类,进而加大数据的可分性。同时,针对核矩阵的规模大、计算复杂的问题,提出使用核主成分与缩减矩阵规模对该方法进行优化。实验过程中采用美国能源部开发能源信息网站提供的负荷数据进行聚类,并以Davies-Bouldin聚类有效性指标评估效果。结果表明该方法具有较好的划分能力,可以提高负荷曲线聚类的准确性。
关键词
负荷曲线
聚类算法
核矩阵
核主成分分析
削减矩阵
Keywords
load
curve
clustering
algorithms
kernel
matrix
kernel
principal
component
analysis
matrixsize
reduction
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Kernel K-means的负荷曲线聚类
赵文清
龚亚强
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2016
30
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