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题名基于运行模式的负荷状态描述研究
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作者
路忠峰
安天瑜
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机构
哈尔滨工业大学电气工程系
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出处
《自动化技术与应用》
2005年第3期9-11,15,共4页
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文摘
针对电力系统网络 ,提出结合运行模式所选特征应用一种改进的模糊C -均值算法对负荷功率的典型样本进行聚类分析。根据聚类结果以中心趋势和数据分布的方式给出了描述负荷的方法。对部分实际运行网络进行了计算 ,表明该方法能够展示负荷运行状况 ,向调度人员提供有意义的信息。
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关键词
运行模式
中心趋势
数据分布
改进的模糊c-均值算法
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Keywords
Operation pattern
central tendency
Data dispersion
Improved fuzzy c-means alg orithm
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分类号
O231.3
[理学—运筹学与控制论]
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题名改进FCM算法及其在电力负荷坏数据处理的应用
被引量：31
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作者
蒋雯倩
李欣然
钱军
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机构
湖南大学电气与信息工程学院
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出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2011年第5期1-5,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50977023)
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文摘
变电站日负荷曲线含有丰富的综合负荷构成特性信息,可以用于负荷特性的分类与综合,但必须对原始生数据进行坏数据的辨识与调整。在深入分析已有方法以及负荷建模对日负荷曲线分类与综合要求的基础上,提出一种基于拉格朗日(Lagrange)插值方法和模糊聚类原理的改进的模糊C均值聚类FCM(fuzzy C-means)算法应用于变电站日负荷曲线的坏数据辨识与调整。首先运用内维尔(Neville)算法对缺失数据补全;然后采用改进FCM算法对日负荷曲线进行聚类,产生各类的特征曲线,利用负荷曲线的横向相似性辨识负荷坏数据;最后利用特征曲线进行坏数据调整。实例分析取得了良好效果。
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关键词
负荷特性
坏数据辨识
内维尔算法
改进的模糊c均值算法
日负荷曲线
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Keywords
load characteristics
outlier identifieation
neville algorithm
improved fuzzy c-means algorithm
daily load curve
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分类号
TM772
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名核模糊C均值聚类算法优选BDS-3三频组合观测值
被引量：5
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作者
田睿
范祥祥
戴影
孙宪兵
董绪荣
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机构
航天工程大学航天信息学院
中国人民解放军
沈阳市勘察测绘研究院有限公司
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期686-697,共12页
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基金
国家自然科学基金(41574010)资助课题
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文摘
目前对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)三频组合观测值优选的研究,主要集中在全球定位系统(global positioning system,GPS)和北斗二号(beidou navigation satellite system,BDS-2)上,对BDS-3的研究相对较少。为克服以往聚类优选算法中存在的仅适用于类球形簇、聚类数目和初始聚类中心的确定主观性强、对离群点敏感、易陷于局部最优等不足,提出一种改进的核模糊C均值聚类算法,引入核函数与抑制离群点的新距离度量,基于多类广义核极化准则优化核参数,用改进爬山法确定聚类数目与初始聚类中心。然后,以模糊C均值聚类算法为对照进行了对比实验,在短、长两种基线下分别解算组合模糊度。通过对优选所得代表性组合的模糊度固定成功率进行对比分析,验证了该算法的可行性与算法改进的有效性。
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关键词
三频组合观测值
改进的核模糊c均值聚类算法
矩阵变换法
模糊度固定
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Keywords
triple-frequency combination
kernel-based fuzzy c-means clustering algorithm based on parameters optimization
matrix transformation algorithm
ambiguities fixing
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分类号
P288.4
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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