典型文献
基于改进FCM聚类分析的电能质量综合评估方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
电力系统;电能质量;粒子群算法;模糊C均值聚类
中图分类号：
作者姓名：
刘锋
作者机构：
湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭,411100
文献出处：
引用格式：
[1]刘锋-.基于改进FCM聚类分析的电能质量综合评估方法)[J].电子测试,2022(17):59-61,24
A类：
B类：
FCM,综合评估方法,电力系统,精密设备,人为因素,聚类分析方法,电压偏差,电压波动,闪变,谐波畸变率,三相不平衡,不平衡度,频率偏差,评估对象,PSO,均值聚类,聚类中心,优化变量,倒数,粒子群算法,适应度函数,迭代计算,全局最优解,初始值,局部最优解,电能质量评估,聚类精度
AB值：
0.352448
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