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基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识

Identification of Typical Industrial Power Load Curves Based on Pruning Strategy and Density Peak Clustering

作     者:金伟超 张旭 刘晟源 黄荣国 潘柏良 林振智 JIN Weichao;ZHANG Xu;LIU Shengyuan;HUANG Rongguo;PAN Boliang;LIN Zhenzhi

作者机构:浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027 国网浙江省电力有限公司营销部浙江省杭州市310007 国网浙江省电力有限公司营销服务中心浙江省杭州市311121 浙江华云信息科技有限公司浙江省杭州市310008 

出 版 物:《电力系统自动化》 (Automation of Electric Power Systems)

年 卷 期:2021年第45卷第4期

页      面:20-28页

核心收录:

学科分类:0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0809[工学-电子科学与技术(可授工学、理学学位)] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

基  金:国家自然科学基金资助项目(51777185) 国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900100)。 

主  题:工商业用户 负荷曲线 快速动态时间扭曲 剪枝策略 密度峰值快速搜索聚类 

摘      要:辨识不同行业的典型负荷曲线对于配售电公司的运行调度、售电决策和风险管理均有重要意义。鉴于此,提出了一种基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识方法。首先,提出了衡量负荷曲线位移变化后相似性程度的快速动态时间扭曲(FDTW)距离指标,进而提出了一种搜索FDTW距离的剪枝策略,以实现对负荷曲线间形态差异的精准高效量度。接着,提出了基于加权密度峰值快速搜索聚类算法的行业负荷用电类型划分方法以及用户行业信息错误识别方法。然后,以最小化负荷曲线簇内FDTW距离为目标,提出了基于重心平均算法的行业典型负荷曲线辨识方法。最后,以浙江省某市工商业用户为例进行验证分析,算例结果表明所提方法可以准确量度负荷曲线形态相似性,快速划分行业用电类型并有效辨识具有共同形态特征的典型负荷曲线。

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