基于负荷曲线的聚类研究

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1、摘要聚类分析作为统计学里的一个新分支正受到越来越多的关注。而用到聚类分析的研究也越來越多，其在电力系统屮的应用也越发能体现出价值。对于电力用户负荷曲线进行聚类分析就是其屮一个例子。通过对用户负荷曲线进行聚类分析可以得到两个重要信息：其一是获得典型负荷分布，其二是可以成为按负荷特性对用户分类的重耍数据。该方法对于负荷预测、负荷控制、用电异常检测甚至电价目录制定和开发营销策略等都有理论和实际意义。目前，对聚类分析的研究很多，对负荷曲线聚类的方法也有不少，每种方法都各有优点与不足。木文先选取了较为常用的聚类算法K-means进行了分析研宄，然后用MATLAB编制K-

2、means算法程序并通过一个实际算例进行仿真分析，算例的结果表明，此方法效果总体良好。关键字：聚类算法；K-means算法；负荷曲线AbstractAsastatisticalclusteringanalysisinanewbranchisbeingmoreandmoreattention.Thestudyusedclusteranalysisisalsoincreasing,anditsapplicationinpowersystemsarealsoincreasinglyabletoreflectthevalue.Forthepoweruserloadcu

3、rveClusteranalysisisoneexample.Byclusteringtheuserloadcurveanalysiscangettwoimportantinformation:oneistoobtainatypicalloaddistribution，andthesecondisbyloadcharacteristicscanbecomeimportantdataonuserclassification.Themethodforloadforecasting，loadcontrol，anomalydetectionandevenelectri

4、citytariffdirectorydevelopedanddevelopingmarketingstrategieshavetheoreticalandpracticalsignificance.Currently，alotofresearchonclusteranalysis,clusteringmethodforloadcurve,therearemany,eachmethodhasitsownadvantagesanddisadvantages.Inthispaper，firstselectthemorecommonlyusedK-meansclus

5、teringalgorithmwereanalyzed,andthenpreparedK-meansalgorithmusingMATLABandthroughapracticalexamplesimulationanalysis,theresultsofnumericalexamplesshowthatthismethodworkswelloverall.Keywords:clusteringalgorithm;K-meansalgorithm;loadcurve1.引言近些年来，智能电网早己成为全球的热门话题。美国在应用程序的分布式的报告中提到生成智能化、

6、自动化分发网络结构和计划在将来把它变成现实。在中国的H五规划也提出，国内将在智能电网的建设投入了大量资金。智能电网，包括智能电M与智能配电网络，但主要是指智能配电网。配电网建设完成一段吋间之后，很难免会出现一些与设计吋不同的电力负荷偏差，比如用户负荷分布不均衡，一些地区负荷增长比较快，对电网的安全运行造成了较为严重的威胁，而另一些地区却因负荷太小而引起电气设备利用率降低，导致电网的经济性大大降低等。于是，对于电网的经济安全可靠运行来说如何获取负荷的详情至关重要。智能配电网的发展到如今，许多各式各样的传感器被应用到了电网中，用来获取随时变化的实时电网数据，经筛选

7、加工后的这些数据为电网的稳定、安全运行打下了坚实的基础。0前所有电力用户的分类方法十分简单，都是先由用户自己报装属于什么用电类型，然后经由电力部门的批准审核，并不能根据实际负荷曲线来分类。但是，该过程没有人对归档后的电价进行管理，同时也没有人日常监督电价的变化。所以，这么做不能很好地掌握真实的负荷信息，因此这会导致偏离实际的负荷。于是，想要响应国家提出的“合理成木、合理赢利、公平负担”的定价原则，达到公平，必须根据实际负荷曲线分类才有意义。在当今的电力市场中，从经济公平的角度和负荷控制实现电网安全这两方面来看，都应该分别采取针对性措施，按照用户负荷实际曲线对用

8、户进行分类，而其中最为基础工作就是对负