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一种基于改进模糊聚类算法的自适应典型日选取方法
被引量:
15
1
作者
邬浩泽
朱晨烜
+1 位作者
张贻山
龙艳花
《智慧电力》
北大核心
2022年第1期60-67,共8页
考虑单一算法在选取典型日负荷曲线上的不足,将改进后的可能模糊C均值聚类算法(PFCM)与模糊线性判别法(FLDA)相结合提出一种新的集成聚类方法。首先将原有的PFCM改进,得到改进后的PFCM,并将其应用于最佳聚类数的选取;然后将改进后的PFCM...
考虑单一算法在选取典型日负荷曲线上的不足,将改进后的可能模糊C均值聚类算法(PFCM)与模糊线性判别法(FLDA)相结合提出一种新的集成聚类方法。首先将原有的PFCM改进,得到改进后的PFCM,并将其应用于最佳聚类数的选取;然后将改进后的PFCM与FLDA相结合,将该集成聚类算法应用于负荷曲线的聚类。最后,通过某电网全年负荷数据验证了所提方法在典型日选取上的有效性。
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关键词
自适应
模糊聚类
特征指标降维
模糊线性判别
典型日选取
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题名
一种基于改进模糊聚类算法的自适应典型日选取方法
被引量:
15
1
作者
邬浩泽
朱晨烜
张贻山
龙艳花
机构
上海电机学院电气学院
上海师范大学信息与机电工程学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2022年第1期60-67,共8页
基金
国家自然科学基金面上资助项目(62071302)。
文摘
考虑单一算法在选取典型日负荷曲线上的不足,将改进后的可能模糊C均值聚类算法(PFCM)与模糊线性判别法(FLDA)相结合提出一种新的集成聚类方法。首先将原有的PFCM改进,得到改进后的PFCM,并将其应用于最佳聚类数的选取;然后将改进后的PFCM与FLDA相结合,将该集成聚类算法应用于负荷曲线的聚类。最后,通过某电网全年负荷数据验证了所提方法在典型日选取上的有效性。
关键词
自适应
模糊聚类
特征指标降维
模糊线性判别
典型日选取
Keywords
self-adaptation
fuzzy clustering
dimensionality reduction of feature index
fuzzy linear discriminant analysis
typical day selection
分类号
TM769 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于改进模糊聚类算法的自适应典型日选取方法
邬浩泽
朱晨烜
张贻山
龙艳花
《智慧电力》
北大核心
2022
15
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