【摘 要】
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随着电网智能化和电力体制改革的深入,越来越多的智能量测设备累积了大量的负荷数据,伴随电网业务的多样化,数据挖掘手段更多地应用在电网系统中支撑电网运行。负荷聚类是电网系统规划,负荷建模,分时电价,需求侧管理,负荷预测等工作的前期基础,传统的直接按照用户类型划分的负荷分类方法已经不能满足电网业务的需求。根据日负荷曲线进行聚类,能够对用户进行精细化的区分,一种精确的负荷模式识别模型也能够帮助电网工作人员实现对用户的负荷模式的判别,能够帮助电力公司发现其用电规律,为电力系统的负荷分析、预测、决策等工作提供理论依据
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随着电网智能化和电力体制改革的深入,越来越多的智能量测设备累积了大量的负荷数据,伴随电网业务的多样化,数据挖掘手段更多地应用在电网系统中支撑电网运行。负荷聚类是电网系统规划,负荷建模,分时电价,需求侧管理,负荷预测等工作的前期基础,传统的直接按照用户类型划分的负荷分类方法已经不能满足电网业务的需求。根据日负荷曲线进行聚类,能够对用户进行精细化的区分,一种精确的负荷模式识别模型也能够帮助电网工作人员实现对用户的负荷模式的判别,能够帮助电力公司发现其用电规律,为电力系统的负荷分析、预测、决策等工作提供理论依据。根据用户负荷聚类研究方法的总结,本文在负荷聚类和负荷模式识别上进行了以下的工作:(1)分析电力负荷的特性和构成,梳理了常用的负荷聚类的方法,对负荷数据的前期数据预处理流程做了介绍。(2)对于负荷数据的前期降维算法进行对比分析,包括主成分分析(PCA),SAMMON映射,以及基于特性指标的降维方法,从降维效率和聚类效果上进行了分析,给出了负荷聚类降维方法选取的参考意见。(3)对于负荷聚类中最常用的k-means算法,针对其聚类数目的选择,以及对初始聚类中心敏感两方面的问题,进行了全面的分析和讨论。引进了基于GSA肘形判据的方法进行聚类数目确定,对初始聚类中心问题,提出了一种基于负荷数据的密度特性和相异性属性来构建Huffman树,通过反向删除Huffman树的节点来获取初始聚类中心的方法。并利用测试数据集验证了上述改进算法的有效性,经验证该改进算法可以有效减小迭代次数,得到稳定的聚类结果。(4)在上述负荷聚类的基础上,通过建立梯度提升树模型,实现了一个精确的负荷识别模型。最后基于B/S架构实现了一套负荷聚类分析和可视化的平台。
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