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电力负荷是电力系统的重要组成部分。负荷模型准确与否直接影响到电力系统仿真结果的准确性,进而对电力系统的分析、规划、设计、运行等方面的决策有很大影响。负荷建模原始数据应取自电网实际运行数据,所以必须从海量的运行数据中提取出能够代表节点负荷特性的数据。传统的静态负荷模型对电压变化的适应范围较小,需要能适应电压大范围变化的模型来描述现代电力负荷。本文针对这种情况,对建模数据的聚类分析和静态负荷建模进行了研究。首先,对聚类分析算法中的k-means算法进行了研究,对k-means原始算法的缺陷做