【摘 要】
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针对同调动态等值法中的同调发电机分群问题，提出了基于粒子群优化（PSO）的模糊C均值聚类（FCM）算法来识别同调发电机．该算法将聚类中心数作为粒子进行编码，利用粒子群优化的并行性和
【基金项目】
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基金项目：国家“863”计划项目（2011AA05A102）
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针对同调动态等值法中的同调发电机分群问题，提出了基于粒子群优化（PSO）的模糊C均值聚类（FCM）算法来识别同调发电机．该算法将聚类中心数作为粒子进行编码，利用粒子群优化的并行性和全局搜索能力，通过不断更新粒子的速度和位置实现寻优，克服了模糊C均值聚类对初值的依赖和易陷入局部极值的缺点．文中还构造了聚类有效性函数来进行聚类效果的评价．IEEEIO机39节点系统仿真表明，该算法具有快速、准确、简单、易实现的特点，有效解决了同调发电机的识别问题，可用于电力系统不同运行方式下同调发电机的分群．
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