【摘 要】
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电力系统数字仿真计算已成为电网规划、设计、调度和运行控制的主要决策依据,电力负荷模型是影响仿真结果精度和可信度最为重要的因素之一。电力系统中的综合负荷具有构成复杂、随机时变、地域分散等特点,负荷建模的最大困难在于负荷的时变性。近几年的研究表明,负荷动特性的分类与综合是解决负荷时变性问题的有效途径。本文围绕着综合负荷分类与综合问题展开论述。数据挖掘技术是解决电力系统相关问题的一种有应用前景的方法,在
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电力系统数字仿真计算已成为电网规划、设计、调度和运行控制的主要决策依据,电力负荷模型是影响仿真结果精度和可信度最为重要的因素之一。电力系统中的综合负荷具有构成复杂、随机时变、地域分散等特点,负荷建模的最大困难在于负荷的时变性。近几年的研究表明,负荷动特性的分类与综合是解决负荷时变性问题的有效途径。本文围绕着综合负荷分类与综合问题展开论述。数据挖掘技术是解决电力系统相关问题的一种有应用前景的方法,在深入系统地研究了负荷动特性分类与综合问题,深入分析了常用的分类中特征向量的选取和分类方法、综
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