【摘 要】
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在电力系统中，针对一些精密设备对电能质量的高要求现状，考虑人为因素以及评估模型的复杂度，提出了一种改进FCM聚类分析方法的电能质量综合评估，以电能质量中电压偏差、 电压波动、电压闪变、谐波畸变率、电压三相不平衡度及频率偏差为评估对象，构建评估模型。本文采用PSO优化模糊C均值聚类的方法来寻找最优的电能质量综合评估结果，将聚类中心作为优化变量，FCM算法目标函数的倒数作为粒子群算法的适应度函数，迭代
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在电力系统中，针对一些精密设备对电能质量的高要求现状，考虑人为因素以及评估模型的复杂度，提出了一种改进FCM聚类分析方法的电能质量综合评估，以电能质量中电压偏差、 电压波动、电压闪变、谐波畸变率、电压三相不平衡度及频率偏差为评估对象，构建评估模型。本文采用PSO优化模糊C均值聚类的方法来寻找最优的电能质量综合评估结果，将聚类中心作为优化变量，FCM算法目标函数的倒数作为粒子群算法的适应度函数，迭代计算得到全局最优解。与传统的FCM对比，优化后的算法可解决其对初始值敏感，易陷入局部最优解的缺点，提高了FCM算法在电能质量评估上的聚类精度和有效性。
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当前,在我国提出双碳目标的大背景下。电能的高质高效利用,是保障民生、促进国家经济发展、推动国家科技进步、实现高质量发展的关键。本文探讨能充分考虑到电能质量事件随机性、不确定性的综合评估方法。与此同时,鉴于目前电能质量相关的软件的研究多集中在电能质量分析和监测上,其大多是面向电能质量事件发生之后所做出的分析,本文设计了一款基于GUIDE的电能质量仿真平台。具体内容包括:首先,本文介绍了电能质量评估体
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