基于模糊C均值聚类算法和最小二乘支持向量机的母线负荷预测研究

来源 :电气自动化 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhangwang198

【摘要】

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电力系统中的母线具有数量众多、负荷波动性大等特点,为提高预测精度,提出一种基于模糊C均值(fuzzy c-means,FCM)聚类算法和最小二乘支持向量机(least squares support vecto

【作者】

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蒋燕吴洋栾毅周彬彬赵珍玉雷旭东刘丽新

【机构】

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云南电力调度控制中心,北京清软创新科技股份有限公司

【出处】

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电气自动化

【发表日期】

：

2019年3期

【关键词】

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母线负荷预测模糊C均值算法聚类最小二乘支持向量机相似度 bus load forecasting fuzzy c-means algorithm(FC

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电力系统中的母线具有数量众多、负荷波动性大等特点,为提高预测精度,提出一种基于模糊C均值(fuzzy c-means,FCM)聚类算法和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的母线负荷预测方法。利用改进的数据横向比较法对异常负荷进行修正。在此基础上,结合FCM算法将供电区域中具有相似负荷变化规律的母线进行聚类,选取聚类后的母线负荷数据对LSSVM模型进行训练和预测,并通过配比公式进行负荷分配。经数据验证,方法有助于提高母线负荷预测精度。

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