基于自适应模糊C均值算法的电力负荷分类研究.pdf

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1、第38卷第16期电力系统保护与控制Vl01．38No．162010年8月16日PowerSystemProtectionandControlAug．16，2010基于自适应模糊C均值算法的电力负荷分类研究杨浩，张磊，何潜，牛强(1．重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆400044；2．重庆市电力公司，重庆400014)摘要：针对当前负荷建模中存在的负荷时变性问题，提出了基于自适应模糊C均值聚类的电力负荷动特性分类方法。探讨了聚类分析方法在负荷动特性分类中的应用，包括聚类特征向量的选取和分类方法研究两个方面。对原始模糊c

2、均值聚类算法中的聚类数C进行了研究，在原始算法中融入新的聚类有效性函数，对算法进行了改进，改进算法不需要预先选择类的数目作为先验值。通过动模实验数据的负荷分类实例，表明该方法可自动荻取最佳分类数，且分类效果要好于原始算法。关键词：电力负荷；模糊C均值算法；自适应；动态特性聚类；负荷建模StudyofpowerloadclassificationbasedonadaptivefuzzyCmeansYANGHao，ZHANGLei，HEQian，NIUQiang(1．StateKeyLaboratoryofPowerTransmissionE

3、quipments&SystemSecurityandNewTechnology，ChongqingUniversity，Chongqing400044，China：2．ChongqingElectricPowerCompany，Chongqing400014，China)Abstract：Fortheloadtime—variantcharacteristicinloadmodeling，thispaperproposesaclassificationapproachofthepowerloadcharacteristicsbasedo

4、nadaptivefuzzyC-meansalgorithm．Itdiscussestheapplicationsofclusteringanalysisinloadcharacteristicsclassification，includingtheclusteringfeaturevectorsselectionandstudyoftheclassificationmeans．BasedonstudyoftheclassificationnumberCintheprimalfuzzyC—meansclusteringalgorithm，

5、anewclusteringvalidityfunctionisaddedintotheoriginalfuzzyC—mearlstoimprovetheoriginalmethod，andtheimprovedalgorithmdoesnotrequirepre-selectednumberofclassesasapriori．AloadclassificationexampleresultwithdatabasedondynamicsimulationshowsthatthemethodCanautomaticallyobtainth

6、ebestclassificationnumber，andclassificationisbetterthantheoriginalalgorithm．Keywords：powerload：fuzzyC-meansalgorithm；adaptive：dynamiccharacteristicsclustering；loadmodeling中图分类号：TM714文献标识码：A文章编号：1674-3415(2010)16一O111-05理折中。文献[121的研究表明，尽管负荷组成存在0引言时变性和随机性，但综合负荷特性仍然呈现一定的电力负荷

7、作为电力系统的重要组成部分，其模规律性。因此，对负荷动特性进行分类与综合是负型精确性对电力系统的潮流计算、小扰动稳定计算、荷模型走向实用化的有效手段。负荷动特性的分类暂态稳定计算、电压稳定计算的结果都有一定程度问题属于聚类分析问题，包括特征向量的选择和聚的影响lJ。因此建立可靠、实用的负荷模型，既具类方法的确定两个方面。有理论意义又具有工程实用价值pJ。长期以来，国聚类分析是一种数据划分或分组处理的重要手内外学者在电力负荷建模研究和应用方面取得了大段和方法，但是传统的聚类分析是一种硬划分，它量成果I6们。但是由于负荷自身的特殊性，建立精把

8、每个待识别的对象严格地划分到某个类中，因此确的电力系统负荷模型非常困难。难以反映负荷运行条件(如季节和负荷水平等)与负荷建模的最大困难在于负荷的时变性，负荷负荷构成之间错综复杂的关系。相对，模