【摘 要】
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本文提出一种基于变电站和负控点日负荷曲线的行业构成比例的在线修正方法。选取日负荷曲线的负荷率、最小负荷率、峰谷差率、最大负荷出现时间作为特征参数,采用模糊C 均值聚类算法对变电站及其所覆盖的负控点的典型日负荷曲线进行聚类分析。应用模式识别的方法,在每个负荷时期的典型日将变电站聚类的代表变电站的日负荷曲线特征向量提取出来,在特征向量同对应时期的行业典型特征矩阵之间建立隶属关系,然后在隶属关系同行业构
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院 湖南省 长沙市 410082 湖南省电力有限公司调度通信局 湖南省 长
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十五届学术年会
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本文提出一种基于变电站和负控点日负荷曲线的行业构成比例的在线修正方法。选取日负荷曲线的负荷率、最小负荷率、峰谷差率、最大负荷出现时间作为特征参数,采用模糊C 均值聚类算法对变电站及其所覆盖的负控点的典型日负荷曲线进行聚类分析。应用模式识别的方法,在每个负荷时期的典型日将变电站聚类的代表变电站的日负荷曲线特征向量提取出来,在特征向量同对应时期的行业典型特征矩阵之间建立隶属关系,然后在隶属关系同行业构成比例之间建立映射关系。通过汇总隶属和映射关系,实现用电行业构成比例的在线实时修正。
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