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基于融合进化算法的用户日负荷曲线聚类分析
被引量：
1
1
作者
何觅
覃日升
+3 位作者
何鑫
段锐敏
王广雪
束洪春
《昆明理工大学学报（自然科学版）》
北大核心
2022年第3期96-105,共10页
负荷分类对电网调度、负荷预测、用户用电行为分析等具有重要意义.针对传统负荷分类算法易陷入局部最优解而无法确定最优初始聚类中心,导致分类结果不准确问题,提出一种融合进化算法优化模糊C均值(FCM)的负荷聚类算法.首先使用重心Lagra...
负荷分类对电网调度、负荷预测、用户用电行为分析等具有重要意义.针对传统负荷分类算法易陷入局部最优解而无法确定最优初始聚类中心,导致分类结果不准确问题,提出一种融合进化算法优化模糊C均值(FCM)的负荷聚类算法.首先使用重心Lagrange插值法填充负荷曲线缺失点,其次利用线性函数将不同行业负荷曲线归一化,最后结合遗传算法全局搜索效率高以及模拟退火算法计算时间短的特点优化FCM进行负荷聚类,弥补了传统FCM易陷入局部最优解的问题.算例表明:所提算法聚类中心距离较远,用户日负荷曲线分类结果较准确;相较于传统FCM不易陷入局部最优解,且具有一定的鲁棒性.
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关键词
日负荷曲线聚类
融合进化算法
SAGA-FCM
重心
lagrange
插值
聚类中心
原文传递
题名
基于融合进化算法的用户日负荷曲线聚类分析
被引量：
1
1
作者
何觅
覃日升
何鑫
段锐敏
王广雪
束洪春
机构
云南电网有限责任公司昆明供电局
云南电力科学研究院
昆明理工大学电力工程学院
出处
《昆明理工大学学报（自然科学版）》
北大核心
2022年第3期96-105,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51667010)
国家重点研发计划重点专项(2019YFE0118000)
云南省重大科技专项计划项目(202002AF080001)。
文摘
负荷分类对电网调度、负荷预测、用户用电行为分析等具有重要意义.针对传统负荷分类算法易陷入局部最优解而无法确定最优初始聚类中心,导致分类结果不准确问题,提出一种融合进化算法优化模糊C均值(FCM)的负荷聚类算法.首先使用重心Lagrange插值法填充负荷曲线缺失点,其次利用线性函数将不同行业负荷曲线归一化,最后结合遗传算法全局搜索效率高以及模拟退火算法计算时间短的特点优化FCM进行负荷聚类,弥补了传统FCM易陷入局部最优解的问题.算例表明:所提算法聚类中心距离较远,用户日负荷曲线分类结果较准确;相较于传统FCM不易陷入局部最优解,且具有一定的鲁棒性.
关键词
日负荷曲线聚类
融合进化算法
SAGA-FCM
重心
lagrange
插值
聚类中心
Keywords
daily
load
curve
clustering
fusion
evolutionary
algorithm
SAGA-FCM
lagrange
interpolation
of
center
of
gravity
clustering
center
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM714 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于融合进化算法的用户日负荷曲线聚类分析
何觅
覃日升
何鑫
段锐敏
王广雪
束洪春
《昆明理工大学学报（自然科学版）》
北大核心
2022
1
原文传递
已选择
0
条
导出题录
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参考文献
引证文献
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