【摘 要】
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以变电站负荷构成比例作为基本特征向量,提出采用自适应矢量量化(AVQ)神经网络模糊聚类方法对电力负荷特性进行分类与综合.将AVQ神经网络模糊聚类方法和模糊C均值(FCM)聚类方
【机 构】
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郑州大学电气工程学院,河南省安阳供电公司
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2008BA61B03)
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以变电站负荷构成比例作为基本特征向量,提出采用自适应矢量量化(AVQ)神经网络模糊聚类方法对电力负荷特性进行分类与综合.将AVQ神经网络模糊聚类方法和模糊C均值(FCM)聚类方法进行了对比研究.通过对福建电网44个变电站进行聚类分析,得出两种聚类方法不仅具有良好的聚类综合能力,同时能够通过优化理论获得聚类中心矩阵,与其他聚类方法相比有明显优势;两者相比,AVQ神经网络模糊聚类算法本身机时小,处理速度更快,而且结果更为合理.
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