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王天秀

作品数：1 被引量：7H指数：1
供职机构：淮安电力公司更多>>
相关领域：电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程

主题

  • 1篇电力
  • 1篇电力负荷
  • 1篇聚类

机构

  • 1篇东南大学
  • 1篇淮安电力公司

作者

  • 1篇王天秀
  • 1篇王珂

传媒

  • 1篇电气技术

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于二次聚类的电力负荷异常数据辨识被引量：7
2014年
历史负荷数据是电力系统进行负荷预测的基础,历史数据异常将会影响负荷预测的准确性和有效性,因此需要对负荷数据进行异常数据辨识。本文以某一节点负荷数据为研究对象,提出一种基于二次聚类算法的异常电力负荷数据辨识方法。运用数据挖掘中模糊聚类算法并结合有效指数准则对负荷曲线进行一次聚类;将一次聚类结果结合神经网络实现对负荷曲线的二次聚类,提取出日负荷特征曲线;根据负荷曲线的相似性和平滑性,辨识异常负荷数据。算例分析结果表明,此方法效果良好。
王珂王天秀
关键词：电力负荷
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