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基于t-SNE降维和放射传播聚类算法的低压配电网相位识别
被引量:
2
1
作者
柳守诚
王淳
+4 位作者
邹智辉
陈佳慧
周晗
刘伟
张旭
《中国电力》
CSCD
北大核心
2023年第5期108-117,共10页
智能电表的广泛普及和高级测量体系(advancedmeteringinfrastructure,AMI)的建立为分析配电网运行情况提供了大量监测信息与测量数据,而台区用户的相位信息变动又为准确掌握台区运行情况带来难题。针对台区用户的相位识别问题,提出了一...
智能电表的广泛普及和高级测量体系(advancedmeteringinfrastructure,AMI)的建立为分析配电网运行情况提供了大量监测信息与测量数据,而台区用户的相位信息变动又为准确掌握台区运行情况带来难题。针对台区用户的相位识别问题,提出了一种基于用户电压数据的t分布随机邻接嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)特征提取及放射传播(affinity propagation,AP)聚类算法的相位识别方法。先对提取出的用户电压数据进行Z-score数据标准化处理,由t-SNE降维提取出数据特征,再采用放射传播聚类算法对用户进行相位识别。选取某市2个小区进行算例分析,采用评价指标比较了不同识别方法的识别效果,并分析了数据采集频率和计量误差对识别效果的影响。实际台区算例分析验证了所提方法的准确性,说明所提方法能够有效解决台区用户相位识别问题。
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关键词
低压台区
相位识别
机器学习
t分布随机邻接嵌入
放射传播聚类算法
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职称材料
Tsne降维可视化分析及飞蛾火焰优化ELM算法在电力负荷预测中应用
被引量:
46
2
作者
张淑清
段晓宁
+4 位作者
张立国
姜安琦
姚玉永
刘勇
穆勇
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期3120-3129,共10页
电力系统的稳定运行具有负荷平衡的强约束性,准确的电力负荷预测在保证电力系统规划与可靠、经济运行方面具有十分重要的意义,影响着电力系统的诸多决策,如经济调度、自动发电控制、安全评估、维护调度和能源商业化等。该文针对电力负...
电力系统的稳定运行具有负荷平衡的强约束性,准确的电力负荷预测在保证电力系统规划与可靠、经济运行方面具有十分重要的意义,影响着电力系统的诸多决策,如经济调度、自动发电控制、安全评估、维护调度和能源商业化等。该文针对电力负荷预测的多种气象因素影响,提出一种基于Tsne降维可视化分析及飞蛾火焰优化ELM算法(MFOELM)的电力负荷预测新方法。针对影响电力负荷预测的高维气象数据,采用改进的SNE降维可视化分析方法Tsne,解决了数据拥挤造成可视化效果不佳且数据结构易发生改变的问题,通过与Kpca、SNE降维方法的对比实验,证明了Tsne可以更好地将高维气象数据向低维空间映射,较高地保持高维空间中的数据结构并改善数据可视化效果;针对ELM负荷预测模型的局限,利用MFO在求解具有约束和未知搜索空间的复杂问题时具有的优越性对ELM优化,更好地解决了ELM权值输出不稳定,易陷入局部最小值等问题。通过对SAELM、PSOELM、MFOELM三种预测算法进行寻优实验,结果表明MFO不但具有更快的求解速度,而且提高了ELM的预测精度。通过对国际公开的美国日气象数据降维,协同负荷数据进行预测进行对比实验,证明了该文方法的有效性和优越性。该文方法在唐山实际电网负荷预测中应用,为制定合理的电网运行方式提供依据。
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关键词
短期电力负荷预测
t分布随机邻接嵌入
(
t
sne)
降维可视化分析
飞蛾火焰优化ELM算法(MFOELM)
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职称材料
题名
基于t-SNE降维和放射传播聚类算法的低压配电网相位识别
被引量:
2
1
作者
柳守诚
王淳
邹智辉
陈佳慧
周晗
刘伟
张旭
机构
南昌大学信息工程学院
出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2023年第5期108-117,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51967013)。
文摘
智能电表的广泛普及和高级测量体系(advancedmeteringinfrastructure,AMI)的建立为分析配电网运行情况提供了大量监测信息与测量数据,而台区用户的相位信息变动又为准确掌握台区运行情况带来难题。针对台区用户的相位识别问题,提出了一种基于用户电压数据的t分布随机邻接嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)特征提取及放射传播(affinity propagation,AP)聚类算法的相位识别方法。先对提取出的用户电压数据进行Z-score数据标准化处理,由t-SNE降维提取出数据特征,再采用放射传播聚类算法对用户进行相位识别。选取某市2个小区进行算例分析,采用评价指标比较了不同识别方法的识别效果,并分析了数据采集频率和计量误差对识别效果的影响。实际台区算例分析验证了所提方法的准确性,说明所提方法能够有效解决台区用户相位识别问题。
关键词
低压台区
相位识别
机器学习
t分布随机邻接嵌入
放射传播聚类算法
Keywords
low vol
t
age dis
t
ribu
t
ion ne
t
work
phase iden
t
ifica
t
ion
machine learning
t
-dis
t
ribu
t
ed s
t
ochas
t
ic neighbor embedding
affini
t
y propaga
t
ion clus
t
ering algori
t
hm
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
Tsne降维可视化分析及飞蛾火焰优化ELM算法在电力负荷预测中应用
被引量:
46
2
作者
张淑清
段晓宁
张立国
姜安琦
姚玉永
刘勇
穆勇
机构
燕山大学电气工程学院
国网冀北电力有限公司唐山供电公司
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期3120-3129,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB0905500)
河北省自然科学基金项目(F2020203058,F2015203413)
河北省重点研发计划项目(18211833D)。
文摘
电力系统的稳定运行具有负荷平衡的强约束性,准确的电力负荷预测在保证电力系统规划与可靠、经济运行方面具有十分重要的意义,影响着电力系统的诸多决策,如经济调度、自动发电控制、安全评估、维护调度和能源商业化等。该文针对电力负荷预测的多种气象因素影响,提出一种基于Tsne降维可视化分析及飞蛾火焰优化ELM算法(MFOELM)的电力负荷预测新方法。针对影响电力负荷预测的高维气象数据,采用改进的SNE降维可视化分析方法Tsne,解决了数据拥挤造成可视化效果不佳且数据结构易发生改变的问题,通过与Kpca、SNE降维方法的对比实验,证明了Tsne可以更好地将高维气象数据向低维空间映射,较高地保持高维空间中的数据结构并改善数据可视化效果;针对ELM负荷预测模型的局限,利用MFO在求解具有约束和未知搜索空间的复杂问题时具有的优越性对ELM优化,更好地解决了ELM权值输出不稳定,易陷入局部最小值等问题。通过对SAELM、PSOELM、MFOELM三种预测算法进行寻优实验,结果表明MFO不但具有更快的求解速度,而且提高了ELM的预测精度。通过对国际公开的美国日气象数据降维,协同负荷数据进行预测进行对比实验,证明了该文方法的有效性和优越性。该文方法在唐山实际电网负荷预测中应用,为制定合理的电网运行方式提供依据。
关键词
短期电力负荷预测
t分布随机邻接嵌入
(
t
sne)
降维可视化分析
飞蛾火焰优化ELM算法(MFOELM)
Keywords
shor
t
-
t
erm load forecas
t
ing
t
-dis
t
ribu
t
ed s
t
ochas
t
ic neighbor embedding(
t
sne)
dimension reduc
t
ion visualiza
t
ion analysis
mo
t
h flame op
t
imized ELM algori
t
hm(MFOELM)
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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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t-SNE降维和放射传播聚类算法的低压配电网相位识别
柳守诚
王淳
邹智辉
陈佳慧
周晗
刘伟
张旭
《中国电力》
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
2
Tsne降维可视化分析及飞蛾火焰优化ELM算法在电力负荷预测中应用
张淑清
段晓宁
张立国
姜安琦
姚玉永
刘勇
穆勇
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
46
下载PDF
职称材料
已选择
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