【摘 要】
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针对传统聚类算法所采用的相似度衡量方法准确度较低,导致变电站综合负荷行业解析过程中聚类算法质量及综合负荷日负荷曲线拟合度较低的问题,提出一种基于动态时间规整的变电
【机 构】
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国网湖南省电力有限公司长沙供电分公司,湖南大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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国网湖南省电力有限公司科技项目(5216A120008B)
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针对传统聚类算法所采用的相似度衡量方法准确度较低,导致变电站综合负荷行业解析过程中聚类算法质量及综合负荷日负荷曲线拟合度较低的问题,提出一种基于动态时间规整的变电站综合负荷行业解析方法。对日负荷曲线集进行基于动态时间归整的K-means的聚类算法,提取反映行业负荷特性的聚类中心曲线;基于动态时间归整,根据聚类中心曲线对变电站综合负荷日负荷曲线进行拟合,完成变电站行业构成比例解析。结果表明,所得聚类中心及变电站行业构成比例与实际情况相符,且在聚类质量及对变电站综合负荷曲线拟合的准确度皆优于传统方法。
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