基于粒子群优化分段聚合近似的负荷分类
张宇献
董放
沈阳工业大学 电气工程学院,沈阳 110870
摘要：针对分段聚合近似算法存在对数据分段数目敏感以及需要人为确定压缩比的不足,提出一种基于粒子群优化分段聚合近似的负荷分类方法.利用加速粒子群算法优化分段聚合近似压缩比,获得负荷曲线拟合误差最小时所对应的压缩比,在此基础上通过模糊C均值聚类算法对分段聚合近似曲线进行划分.将所提出的负荷分类法用于辽宁某地电力负荷数据分类中,结果表明,所提方法要优于传统分段聚合近似分类方法.
关键词：电力负荷小波阈值去噪特征提取聚合近似加速粒子群模糊聚类相似性度量负荷分类
分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：国家自然科学基金(61102124)辽宁省自然科学基金(20180551032)辽宁省教育厅项目(LQGD2017035)
论文发表日期：2021-03-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 121-125 )
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