【摘 要】
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原始数据分析是提高短期母线负荷预测精度的重要环节,提出一种基于特性矩阵分层分析的坏数据处理策略。首先研究划分样本集最优簇结构的聚类算法。利用AP聚类计算标幺曲线样
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,湖南湖大华龙电气与信息技术有限公司
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2008AA042802), 国家重点产业振兴和技术改造项目([2010]2272)
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原始数据分析是提高短期母线负荷预测精度的重要环节,提出一种基于特性矩阵分层分析的坏数据处理策略。首先研究划分样本集最优簇结构的聚类算法。利用AP聚类计算标幺曲线样本集的聚类数搜索区间;从大到小排列各样本点的密度指标,得到初始化矩阵;通过Silhouette指标进行有效性检验,最终得到最优聚类结果。参照特征曲线,计算反映负荷点性质的横向及纵向特征向量,进而形成特性矩阵。运用判别准则对日负荷曲线的特性矩阵进行分层分析,并针对不同变化特性的母线负荷制定相应的坏数据处理策略。实例分析表明,本文提出的方法可有效改善
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