【摘 要】
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工业电力用户作为电力需求大客户,为了对其负荷曲线聚类,研究其负荷模式,基于某生态城工业电力用户负荷曲线数据,比较了划分聚类和层次聚类中较常用和传统的五类算法,提出了
【机 构】
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中国电力科学研究院,西北工业大学管理学院,国网天津市电力公司
【基金项目】
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面向随机性电源的多元负荷主动响应及预测控制技术研究与应用(SGTJDK00DWJS1700034)
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工业电力用户作为电力需求大客户,为了对其负荷曲线聚类,研究其负荷模式,基于某生态城工业电力用户负荷曲线数据,比较了划分聚类和层次聚类中较常用和传统的五类算法,提出了基于数据划分的层次聚类算法,分析了基于数据划分的层次聚类、传统层次聚类和划分聚类算法的差异。运用基于数据划分的层次聚类算法对该生态城工业电力用户负荷曲线聚类。研究表明:基于数据划分的层次聚类算法与传统层次聚类算法相比,可以用较短的聚类时间得到较好的聚类结果;与K-means算法相比,当数据规模较小时,聚类时间增加,但聚类质量大幅度提升;当数据规
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