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题名基于高维数据优化聚类的长周期峰谷时段划分模型研究
被引量：13
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作者
李娜
王磊
张文月
王玉玮
舒艳
张超
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机构
国网天津市电力公司经济技术经济研究院
国网天津市电力公司
华北电力大学
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出处
《现代电力》
北大核心
2016年第4期67-71,共5页
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基金
国网天津市电力公司科技项目(KJ15-1-28)
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文摘
为了使峰谷时段划分结果客观反映出各时段的负荷差异,且能够在一个较长的时间周期(例如1a)内适用,本文提出一种以数据样本集高维化处理和K-均值聚类分析相结合的时段划分模型。首先,通过数据高维化的处理方法构建涵盖较长时间周期(例如1a)内所有负荷信息的数据样本集;其次,以K-均值算法为聚类分析工具,在高维数据样本集上构建峰谷时段划分模型。最后,结合某区全年负荷数据,对所构建的模型进行算例仿真,在验证模型的合理性基础上,最终输出时段划分结果。
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关键词
时段划分
聚类分析
K-均值算法
数据高维化
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Keywords
peak-valley-time division
clustering analysis
K-means clustering algorithm
high-dimensional data
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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