【摘 要】
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提出基于模糊C-均值(FCM)与神经网络相结合的异常电力负荷修正方法。采用AFCM对电力负荷数据进行聚类,确定聚类中心与聚类数目。依据异常数据所在类别,运用遗传算法优化BP神
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃省电力公司电力科学研究院电网技术中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61540033),基于可时移农业负荷的分布式电源就地消纳技术研究与示范项目(SGTYHT/14-JS-188)
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提出基于模糊C-均值(FCM)与神经网络相结合的异常电力负荷修正方法。采用AFCM对电力负荷数据进行聚类,确定聚类中心与聚类数目。依据异常数据所在类别,运用遗传算法优化BP神经网络对异常电力负荷数据进行修正。实验表明:该方法具有很好的聚类效果,对单个异常数据与连续异常数据的平均修正相对误差分别为0. 34%和1. 1%,修正结果优于单纯使用模糊聚类的方法和神经网络的方法。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技