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基于密度的改进K均值聚类算法在配网区块划分中的应用
  • ISSN号:1672-3961
  • 期刊名称:《山东大学学报:工学版》
  • 时间:0
  • 分类:TM715[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛266590, [2]山东大学电气工程学院,山东济南250061
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51347008); 山东省科技发展计划资助项目(2012G0020503)
中文摘要:

在已知城市中压配电网的变电站位置、数量和容量的前提下,提出一种基于密度的改进K均值聚类算法,从初始聚类中心的选择和最佳聚类数K的确定两方面进行改进,并提出基于类间差异度和类内差异度的评价函数,对聚类结果的质量进行评估。将配电网划分为大小合适的配电网格,距离相近的变电站划分在同一网格内,每一网格独立供电,避免了距离过远的变电站之间的联络,为后续配电网络的优化规划提供了支撑。算例分析结果验证了该方法的有效性。

英文摘要:

Based on the position,number and capacity of the electric substations in the urban medium voltage distribution network,an improved K-means clustering algorithm based on density was proposed. The two aspects in the selection of the initial cluster centers and the optimal cluster number K were improved. And the evaluation function based on intra-cluster variation and inter-cluster variation was proposed to evaluate the quality of clustering results. The distribution network was divided into some suitable distribution grids. The substations that were close in distance were divided into the same grid,and each grid was independent of power-supplying,which avoided the contact between the substations that were too far away and provided support for the optimization of the network structure in the distribution network. The results of calculated example showed the effectiveness of the proposed method.

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期刊信息
  • 《山东大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:山东大学
  • 主编:李术才
  • 地址:山东济南市经十路17923号
  • 邮编:250061
  • 邮箱:xbgxb@sdu.edu.cn
  • 电话:0531-88396452
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-3961
  • 国内统一刊号:ISSN:37-1391/T
  • 邮发代号:24-221
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6258