【摘 要】
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蓄热式电采暖是提高风电消纳能力的重要手段。目前因为电网数据庞大且数据质量较差,传统单一方法对储热负荷不能进行准确提取,导致数据提取结果不精确,对进一步电采暖用户特
【机 构】
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沈阳工业大学电气工程学院,国网辽宁省电力有限公司,国网沈阳供电公司
【基金项目】
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国家电网有限公司科技项目(SGTYHT17JS199)
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蓄热式电采暖是提高风电消纳能力的重要手段。目前因为电网数据庞大且数据质量较差,传统单一方法对储热负荷不能进行准确提取,导致数据提取结果不精确,对进一步电采暖用户特性分析造成困难。针对上述问题,提出基于K-means聚类算法、K邻近算法(KNN)、支持向量机(SVM) 3种算法相结合的电网储热负荷特征提取方法(KKS方法)。首先用K-means聚类,选取数据特征明显的数据作为训练集,然后用KNN和SVM进行训练,最后使用KNN和SVM对预处理过的数据进行提取,以提高对储热负荷数据质量提取的精确度,使储热负荷
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