负荷聚类相关论文
负荷聚类用于对负荷种类进行划分，从而制定节能策略，有助于实现“碳达峰、碳中和”。基于现有算法的不足，该文提出一种考虑簇间重叠关......
用户日用电数据可以反映用户的用电行为特征，聚类任务能够从大量运行数据中提取典型用户日负荷曲线为电力系统的规划与调度等任务提......
识别海量居民用户的用电行为模式并进行合理分类，可为需求侧精益化管理提供辅助决策。该文提出一种基于卷积神经网络自动编码器与层......
近年来,越来越多的家庭用户接入分布式电源,实现了用户从能源消费者到“产消者”的转变,这使得用户能够自主管理发用电以实现效用......
随着电网智能化水平的提升,电网中投入了越来越多智能测量设备,存积了大量复杂的负荷数据。国家电网需要对它们进行处理,挖掘其中......
轨道交通不间断供电系统中的蓄电池直接影响所带负荷的安全可靠运行,但其容量配置往往过大,存在投资浪费问题.造成该问题的主要原......
配电网重构是确保配电系统安全、经济运行的有效手段。其中动态重构方式能够依据负荷的动态变化情况进行动态操作,更加符合实际电......
随着智能电表的普及使用,用户用电数据的收集变得更加高效可靠。对用户用电数据进行挖掘和对数据背后的用电行为的分析指导着电网......
负荷聚类是电力大数据分析的重要基础.针对高维日负荷数据时序特征提取困难,以及特征提取与聚类处理分离降低负荷聚类准确性的问题......
节能减排是促进经济发展的研究热点,降低配网馈线损耗对节能减排及电力系统经济运行具有深远意义。引起低压配网馈线损耗过高的主......
电力负荷作为电力系统的终端用户,其模型的准确程度直接影响着电力系统运行分析的准确性。近年来,配电网中的量测装置记录了大量稳......
电力系统负荷聚类是大区电网负荷建模的基础工作之一,文中提出了一种基于粒子群优化的并行神经网络的电力系统负荷聚类算法。为了......
为提高配电网设备能源利用率,提出一种计及负荷分类及其需求响应的配电网设备能源利用率提高方法。采用LSTM自编码器对典型日负荷......
电力用户负荷曲线聚类分析是电力数据挖掘中的一个研究热点。负荷曲线聚类之前需对负荷曲线进行标准化处理,现有研究尚没有可以对......
为了提高智能电网的安全性与稳定性,提出基于近邻传播算法的智能电网峰值柔性负荷聚类分析方法。通过判断电网峰值常规负荷曲线,对......
随着电网智能化的发展,出现了大量的负荷数据,负荷数据中蕴含的许多信息,这些信息有利于需求侧管理,负荷预测等工作的进行。传统的......
机器学习通过学习已有大量的数据形成预测及判断,能够挖掘数据内在价值,在用电数据分析领域取得丰富成果。基于对机器学习算法应用......
传统确定性潮流和静态重构方法无法计及电网中不确定性因素的影响,为此文中提出了一种基于概率潮流考虑负荷与DG随机性特征的配电......
针对低压配网用户分散、相负荷变化随机性大、线损受线路布局及距离等因素影响,提出了一种解决三相负荷不平衡引起线损过高的用户......
模糊C均值聚类算法(FCM)是目前应用较多的电力负荷分类算法,但FCM算法存在着对初始聚类中心敏感及需要人为确定聚类数目的问题,针......
目前配电网多选用单层辐射状网络结构,于线路末梢设置联络,然而在规划中,通过变电站出线的载流量确定线型的方式将增大该结构的建......
为了研究智能电网背景下用户的用电模式,考虑到现有聚类算法的不足,提出了一种基于离散小波变换的模糊K-modes聚类算法。利用离散......
为了从公变行业特性角度对配电网进行有效的投资经济效益分析,需要对公变进行用途划分。文中先利用大数据技术对行业负荷特性进行......
为改善基于欧式距离的全维度负荷曲线聚类算法在负荷形态相似度上的不足,提出了结合负荷形态特征指标的电力系统负荷曲线两步聚类......
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在中国新一轮电力体制改革的形势下,电力销售渠道逐步开放,售电公司纷纷进入市场。售电公司承担着从市场买电然后向用户卖电的职责......
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针对传统模糊C均值聚类算法（FCM）存在的缺点,提出了一种自适应FCM算法,该算法以类内距离MIA和类间距离MDC两个聚类结果评价指标为基......
运用数据挖掘中的聚类算法对电力负荷曲线进行聚类分析,提炼电力负荷曲线之间的共性特征与差异特征,在负荷模型实用化方面有重要应......
针对电网数据提取中存在负荷特征不够显化导致负荷聚类精准度降低的问题,提出基于变分模态分解(variational mode decomposition,V......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
随着风电渗透率不断提高,其对系统电压稳定性的影响已经不容忽略。根据风电特性,计及风电机组由于电压降低进入降功率运行的情况,......
对于当前大规模和高维度的用户数据,原始聚类算法有其局限性。提出一种改进的K-means算法与数据降噪处理相结合的方法。首先,DBSCA......
随着社会经济的发展,电力负荷增长迅速,近年来我国很多地区在用电高峰时都出现过电力缺口,传统的只通过增加发电投资的方法不够经......
为充分调动居民侧柔性资源,提出了以积分为核心的“三精准”居民需求响应激励机制,一是用户精准定位,应用欧式距离和相关系数构建......
电网的发展推动了地区电网供电能力的研究。综合考虑地区电网的各种运行约束,计算电网的供电裕度,对于提高电网的安全可靠性有着重......
电力企业通常根据电力负荷数据，采用传统的K-Means算法对客户进行划分，而这种方法最大的缺陷就是必须由用户手动指定聚类簇数。提出......
负荷预测是电力系统规划、经济和安全运行以及电力市场交易的基础。短时间尺度相关性分析能够挖掘一段时间内负荷的用电行为,相似......
为改善传统聚类算法在电力时序数据上的聚类效果,提出一种基于优化特征向量选取的遗传谱聚类算法。针对应用数据结构特点,合理优化......
随着电网智能化和电力体制改革的深入,越来越多的智能量测设备累积了大量的负荷数据,伴随电网业务的多样化,数据挖掘手段更多地应......
