【摘 要】
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电力用户的负荷分类为电力系统和电力部门的系统规划、负荷预测、分时电价等研究提供了基本的指导工作。利用基于变分模态分解（variationalmodedecomposition,VMD）和模糊C均值聚类算法（fuzzy C-means,FCM）实现电力负荷的分类研究，针对FCM中欧氏距离的特征权重唯一的问题，利用基于特征加权的模糊聚类方法，提出基于特征加权的VMD-FCM聚类算法。根据电网实测负荷数
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（一种基于锁相外差干涉技术的大行程纳米定位控制方法，51105348）～～；
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电力用户的负荷分类为电力系统和电力部门的系统规划、负荷预测、分时电价等研究提供了基本的指导工作。利用基于变分模态分解（variationalmodedecomposition,VMD）和模糊C均值聚类算法（fuzzy C-means,FCM）实现电力负荷的分类研究，针对FCM中欧氏距离的特征权重唯一的问题，利用基于特征加权的模糊聚类方法，提出基于特征加权的VMD-FCM聚类算法。根据电网实测负荷数据，VMD算法可对数据的固有模态有效分解，结合FCM算法引入的权重系数，显著提高了算法收敛速度和聚类准确度。对聚类结果分析表明：所提VMD-FCM聚类方法能够有效区分不同负荷类型，具有实际应用价值，从而为电力系统的设计规划提供指导作用。
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