【摘 要】
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区别于传统用户用电行为分析方法,提出一种以聚类算法为基础的双层聚类分析方法。该方法结合给出的内、外层变随机设置为有目的选取初始聚类中心的选取规则,解决了聚类算法受初始聚类中心随机选取的影响,其收敛容易陷入局部最小化的问题。利用余弦相似度形态相似作为外层聚类的判据、欧式距离相近作为内层聚类的判据,对不需要经过归一化处理的用户用电轨迹向量进行分类。最后对某地区电力用户日负荷曲线进行算例分析,结果表明:
【基金项目】
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南方电网公司科技项目（K-GD2014-0609）～～；
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区别于传统用户用电行为分析方法,提出一种以聚类算法为基础的双层聚类分析方法。该方法结合给出的内、外层变随机设置为有目的选取初始聚类中心的选取规则,解决了聚类算法受初始聚类中心随机选取的影响,其收敛容易陷入局部最小化的问题。利用余弦相似度形态相似作为外层聚类的判据、欧式距离相近作为内层聚类的判据,对不需要经过归一化处理的用户用电轨迹向量进行分类。最后对某地区电力用户日负荷曲线进行算例分析,结果表明:双层聚类组合方法能把不同负荷形态及其大、小用户准确识别出来,实现了地区负荷形态的自动分类识别功能,证明了上述方法的有效性和优越性。
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