【摘 要】
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考虑单一算法在选取典型日负荷曲线上的不足,将改进后的可能模糊C均值聚类算法(PFCM)与模糊线性判别法(FLDA)相结合提出一种新的集成聚类方法.首先将原有的PFCM改进,得到改进后的PFCM,并将其应用于最佳聚类数的选取;然后将改进后的PFCM与FLDA相结合,将该集成聚类算法应用于负荷曲线的聚类.最后,通过某电网全年负荷数据验证了所提方法在典型日选取上的有效性.
【机 构】
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上海电机学院电气学院,上海 201306;上海师范大学信息与机电工程学院,上海 200234
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考虑单一算法在选取典型日负荷曲线上的不足,将改进后的可能模糊C均值聚类算法(PFCM)与模糊线性判别法(FLDA)相结合提出一种新的集成聚类方法.首先将原有的PFCM改进,得到改进后的PFCM,并将其应用于最佳聚类数的选取;然后将改进后的PFCM与FLDA相结合,将该集成聚类算法应用于负荷曲线的聚类.最后,通过某电网全年负荷数据验证了所提方法在典型日选取上的有效性.
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