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西安交通大学学报 2022年第1期56卷 165-176页

作者：党倩崔阿军尚闻博杨波卫祥国网甘肃省电力公司信息通信公司兰州730050 国网甘肃省电力公司兰州730000

为提取电力负荷数据的有效信息,改善传统聚类方法在电力负荷数据中相似度衡量方式单一及聚类效果较差的问题,提出一种采用欧式形态距离的负荷曲线近邻传播(AP)聚类方法。使用五分位法将用电负荷曲线重表达为曲线形态变化特征序列,使用... 详细信息

为提取电力负荷数据的有效信息,改善传统聚类方法在电力负荷数据中相似度衡量方式单一及聚类效果较差的问题,提出一种采用欧式形态距离的负荷曲线近邻传播(AP)聚类方法。使用五分位法将用电负荷曲线重表达为曲线形态变化特征序列,使用改进最长公共子序列算法衡量不同特征序列之间的模式匹配度,以此作为曲线之间的差异度;构造一种兼顾曲线整体分布特征和曲线形态变化特征的双尺度相似性度量方法,使用熵权法对两种特征进行自适应配比;将所提相似度衡量方法应用到AP聚类方法中,改进相似度矩阵计算方法,对用户典型日用电负荷曲线进行聚类。在标准合成时间序列数据集上进行了实验对比,结果表明:欧式形态距离度量方法能够有效区分负荷曲线的变化特征;所提方法具有较高的聚类质量和稳健性,相比其他相似度量方法,调整兰德系数提高了9.0%~43.8%,DB指标与标准集相差0.0143,在电力实测数据集上能对用户进行合理划分。

关键词：智能电网双尺度相似性度量曲线形态变化特征负荷聚类五分位法

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采用欧式形态距离的负荷曲线AP聚类方法

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西安交通大学学报 2021年

作者：党倩崔阿军尚闻博陈世绩杨波卫祥桂小林国网甘肃省电力公司信息通信公司西安交通大学陕西省计算机网络重点实验室

为提取电力负荷数据的有效信息，改善传统聚类算法在电力负荷数据中相似度衡量方式单一及聚类效果较差的问题，提出一种采用欧式形态距离的负荷曲线AP聚类方法。首先，使用五分位法将用电负荷曲线重表达为曲线形态变化特征序列，同时使... 详细信息

为提取电力负荷数据的有效信息，改善传统聚类算法在电力负荷数据中相似度衡量方式单一及聚类效果较差的问题，提出一种采用欧式形态距离的负荷曲线AP聚类方法。首先，使用五分位法将用电负荷曲线重表达为曲线形态变化特征序列，同时使用改进最长公共子序列算法衡量不同特征序列之间的模式匹配度作为曲线之间的差异度。然后，构造一种兼顾曲线整体分布特征和曲线形态变化特征的双尺度相似性度量方法，同时使用熵权法对两种特征进行自适应配比。最后，将所提相似度衡量方法应用到AP(Affinity Propagation)聚类算法中，改进相似度矩阵计算方案，对用户典型日用电负荷曲线进行聚类。算例在标准合成时间序列数据集上进行了实验对比，结果表明：欧式形态距离度量方法能够有效区分负荷曲线的变化特征、所提方法具有较高的聚类质量和算法稳健性，相比其他相似度量方案调整兰德系数提高了9.0%～43.8%，Davies-Bouldin指标与标准集仅相差0.0143，同时在电力实测数据集上也能对用户进行合理划分。

关键词：智能电网双尺度相似性度量曲线形态变化特征负荷聚类五分位法

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