负荷特性聚类与负荷模型辨识研究

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负荷特性的分类与综合是进行负荷模型实用化研究的首要问题。结合Ward系统聚类法(Ward法)与模糊C均值聚类法(FCM法)的特点,本文提出了一种二次聚类的思路,并将其应用于湖南区域电网220KV变电站负荷特性数据聚类研究之中。一次聚类应用Ward法,将聚类结果作为FCM法的初始参数;二次聚类应用FCM法。以聚类结果作为安装测辨装置的典型变电站选择依据,并由此获取模型辨识所需的负荷特性实测数据。在此基础上,本文采用实数编码的遗传算法(GA)对BP神经网络模型进行改进优化,构造了一种GA-BP模型。用遗
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