【摘 要】
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电力负荷受突发事件,用电器故障等因素作用易引发数据库失真,不仅不利于能量管理系统数据的应用,对于电力负荷预测、调度也具有负面影响,因此有效的不良负荷数据辨识具有重要
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电力负荷受突发事件,用电器故障等因素作用易引发数据库失真,不仅不利于能量管理系统数据的应用,对于电力负荷预测、调度也具有负面影响,因此有效的不良负荷数据辨识具有重要意义。以模糊C均值聚类算法为基础,提出了一种分化距离作为判据的离群点检测方法,综合考虑对象周围的密度与数据之间的距离对离群点的影响,通过比较分化距离来计算周围的数据点密度,挖掘出类别中隐含的离群点。结果表明,基于分化距离改进的FCM能够有效地辨识出类别中隐藏的不良数据,并且对于多不良数据情况也具有很好地检测能力。
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