【摘 要】
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电力负荷预测工作中存在与预测日相似的历史日,称为典型日负荷。获取典型日负荷曲线是电力负荷预测研究的一个重要的环节,典型日负荷曲线可以用来分析负荷特性,并且获得典型日的最大（最小）负荷和平均负荷,对负荷调度计划的制定及电网的运行控制有着重要意义。本文针对短期电力负荷预测中需要得到的月典型日负荷曲线进行研究。首先,本文针对可能C均值算法（Possible C-Means,PCM）的参数进行优化,再将P
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电力负荷预测工作中存在与预测日相似的历史日,称为典型日负荷。获取典型日负荷曲线是电力负荷预测研究的一个重要的环节,典型日负荷曲线可以用来分析负荷特性,并且获得典型日的最大（最小）负荷和平均负荷,对负荷调度计划的制定及电网的运行控制有着重要意义。本文针对短期电力负荷预测中需要得到的月典型日负荷曲线进行研究。首先,本文针对可能C均值算法（Possible C-Means,PCM）的参数进行优化,再将PCM算法与模糊C均值算法（Fuzzy C-Means,FCM）相结合得到改进的可能模糊C均值算法（Possible Fuzzy C-Means,PFCM）,将改进的PFCM算法与模糊线性判别法（Fuzzy Linear Discriminant Analysis,FLDA）相结合提出了一种新的集成聚类方法。其次,针对聚类分析中聚类数目不明确的缺点,提出一种基于改进的PFCM算法的自适应选取最佳聚类数的方法。最后,通过最佳聚类数目与改进的PFCM-FLDA算法得到聚类中心矩阵结果,选取与聚类中心隶属度最大的样本点为该类典型日负荷曲线,并以皮尔森相关系数法确定各月所属类别并将该类典型日负荷曲线作为该月典型日负荷曲线。以某电网全年负荷数据为算例,在MATLAB 2018b中进行实例计算,同时将本文算法得到的月典型日负荷曲线与FCM算法、PFCM算法和K均值聚类算法（K-means）进行对比,通过聚类中心评价指标和绝对误差百分比验证了该方法在月典型日选取上具有一定的优越性。
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