【摘 要】
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为顺应电力调度计划朝更精细化方向发展,提出基于k-means聚类和模糊神经网络的母线负荷态势感知方法。首先提出表征母线负荷状态参量和体现其状态参量变化趋势的母线负荷静动
【机 构】
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长沙理工大学电气与信息工程学院,国网河南省电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51277015)
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为顺应电力调度计划朝更精细化方向发展,提出基于k-means聚类和模糊神经网络的母线负荷态势感知方法。首先提出表征母线负荷状态参量和体现其状态参量变化趋势的母线负荷静动态势概念,然后建立母线负荷态势感知方法,包括:在态势觉察阶段,对母线历史负荷态势信息进行采集和处理;在态势理解阶段,采用基于手肘法的k-means聚类算法对考虑母线环境因素和负荷因素的母线历史负荷态势信息进行聚类分析;在态势预测阶段,采用费歇尔判别分析针对待测日动态势信息进行分类预测匹配待测日所属历史数据聚类类别,将所属类别的历史静态势数据
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