【摘 要】
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大数据平台为中低压配电网线损精细化分析提供了新的方法和基础,但数据缺失会影响计算精度和新方法的实用性。为此,提出基于大数据平台的前推回代精细化损耗分析框架;其次,针对部分缺失和全部缺失2种情况,提出基于粒子群优化的模糊C均值聚类的负荷曲线聚类方法,并利用聚类中心和隶属度来填充缺失值;最后利用实际数据进行仿真验证。仿真结果表明:数据充足时前推回代法可以得到精度更高的计算结果,改进后的模糊C均值算法能更有效地拟合真实数据,有效解决数据缺失的问题。
【机 构】
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广东电网有限责任公司湛江供电局,广东工业大学自动化学院
【基金项目】
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广东电网有限责任公司科技项目(030800KK52180032),国家自然科学基金项目(61903091)。
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大数据平台为中低压配电网线损精细化分析提供了新的方法和基础,但数据缺失会影响计算精度和新方法的实用性。为此,提出基于大数据平台的前推回代精细化损耗分析框架;其次,针对部分缺失和全部缺失2种情况,提出基于粒子群优化的模糊C均值聚类的负荷曲线聚类方法,并利用聚类中心和隶属度来填充缺失值;最后利用实际数据进行仿真验证。仿真结果表明:数据充足时前推回代法可以得到精度更高的计算结果,改进后的模糊C均值算法能更有效地拟合真实数据,有效解决数据缺失的问题。
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