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基于模糊C均值聚类算法的区域用电特征分析
  • ISSN号:1006-4729
  • 期刊名称:《上海电力学院学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TM714[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:上海电力学院计算机科学与技术学院,上海200090
  • 相关基金:国家自然科学基金(61472236);上海市科学技术委员会地方能力建设项目(Z2014-076).
中文摘要:

某区域内电力用户的用电行为往往会影响该区域电力公司的负荷调度以及分时电价等重要问题的决策.为使得这些决策更符合该区域的实际情况,必须对该区域的用电特征进行分析.针对这一问题,提出了一种基于聚类算法的区域用电特征分析方法.采用模糊C均值算法并结合K-means算法,按照某区域的电力用户分布情况,将数据样本聚类为居民区电力用户、商业区电力用户和工业区电力用户3个类簇,并结合该地区实际用电情况,对得到的类簇负荷曲线进行了分析,得出了该区域不同类型电力用户的用电特征.

英文摘要:

The behaviors of power users in some areas tend to affect the power load dispatching, time-sharing electricity price, and some other important problems on decision-making. It is necessary to analyze the regional electric-using characteristics to ensure that this decision is suitable for the local situation. To solve this problem, the analysis method of regional electric-using characteristics on clustering algorithm is put forward. The experiment adopts the fuzzy C-means al- gorithm and K-means algorithm, and according to the distribution of power users in certain areas, the sample data for residential electricity users, commercial power users and industrial power users are clustered. In connection with the actual electric consumption situation in the region, the load curve is analyzed. The area electricity characteristics and the results of the analysis of different kinds of power users are obtained.

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期刊信息
  • 《上海电力学院学报》
  • 主管单位:上海市教育委员会
  • 主办单位:上海电力学院
  • 主编:张浩
  • 地址:上海市平凉路2103号
  • 邮编:200090
  • 邮箱:xuebaowu@126.com
  • 电话:021-35304995
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-4729
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1518/TM
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1995年上海高校自然科学学报优秀学报,1998年上海高校自然科学学报优秀学报
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版)
  • 被引量:3643