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基于节点日负荷曲线的深度嵌入式聚类及其改进方法对比研究
1
作者
陈谦
陈嘉雯
+1 位作者
王苏颖
史锐
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期130-137,共8页
基于日负荷曲线的负荷节点分类是负荷建模的重要环节,详略得当的分类结果保留了负荷节点的内在特性,可提升电力系统仿真计算的效率。当前基于人工智能的节点聚类方法进展迅速,然而总体上针对数据深层特征提取的适应性仍存在不足。采用...
基于日负荷曲线的负荷节点分类是负荷建模的重要环节,详略得当的分类结果保留了负荷节点的内在特性,可提升电力系统仿真计算的效率。当前基于人工智能的节点聚类方法进展迅速,然而总体上针对数据深层特征提取的适应性仍存在不足。采用了基于改进的深度嵌入式算法的日负荷曲线聚类方法,利用神经网络可有效提取数据的深层特征的能力。进而,提出一种先升维后聚类的改进方法,通过算例对比分析,验证了本文所提算法的可行性,以及所提升维—重构聚类方法的正确性。
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关键词
负荷建模
日负荷曲线
聚
类
深度嵌入式
升维-重构聚类
下载PDF
职称材料
题名
基于节点日负荷曲线的深度嵌入式聚类及其改进方法对比研究
1
作者
陈谦
陈嘉雯
王苏颖
史锐
机构
河海大学能源与电气学院
出处
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期130-137,共8页
基金
国家自然科学基金(51837004)。
文摘
基于日负荷曲线的负荷节点分类是负荷建模的重要环节,详略得当的分类结果保留了负荷节点的内在特性,可提升电力系统仿真计算的效率。当前基于人工智能的节点聚类方法进展迅速,然而总体上针对数据深层特征提取的适应性仍存在不足。采用了基于改进的深度嵌入式算法的日负荷曲线聚类方法,利用神经网络可有效提取数据的深层特征的能力。进而,提出一种先升维后聚类的改进方法,通过算例对比分析,验证了本文所提算法的可行性,以及所提升维—重构聚类方法的正确性。
关键词
负荷建模
日负荷曲线
聚
类
深度嵌入式
升维-重构聚类
Keywords
load modeling
daily load curve clustering
deep embedded
dimension increasing‑reconstruction clustering
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于节点日负荷曲线的深度嵌入式聚类及其改进方法对比研究
陈谦
陈嘉雯
王苏颖
史锐
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
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