基于VMD和FCM聚類方法的電網負荷分類
摘要：針對電網數據提取中存在負荷特征不夠顯化導致負荷聚類精準度降低的問題,提出基于變分模態分解(variational mode decomposition,VMD)和模糊C均值聚類(fuzzy C-means,FCM)的電網負荷特征分類方法。利用VMD提取負荷特征,將負荷曲線轉化為多個本征模態函數(IMF)曲線,并通過數據重構得到特征顯化的合成曲線,以此提高FCM聚類函數收斂速度和聚類精準度。同時分析不同聚類中心數與本征模態數下的聚類指標結果,為選取最優的本征模態數提供參考。最后以某市電網夜間負荷數據為例,文中所提方法與傳統FCM方法相比,聚類指標最多減小0.0224,提高了聚類精準度。
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