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典型文献
一种基于改进模糊聚类算法的自适应典型日选取方法
文献摘要:
考虑单一算法在选取典型日负荷曲线上的不足,将改进后的可能模糊C均值聚类算法(PFCM)与模糊线性判别法(FLDA)相结合提出一种新的集成聚类方法.首先将原有的PFCM改进,得到改进后的PFCM,并将其应用于最佳聚类数的选取;然后将改进后的PFCM与FLDA相结合,将该集成聚类算法应用于负荷曲线的聚类.最后,通过某电网全年负荷数据验证了所提方法在典型日选取上的有效性.
文献关键词:
自适应;模糊聚类;特征指标降维;模糊线性判别;典型日选取
作者姓名:
邬浩泽;朱晨烜;张贻山;龙艳花
作者机构:
上海电机学院电气学院,上海 201306;上海师范大学信息与机电工程学院,上海 200234
文献出处:
引用格式:
[1]邬浩泽;朱晨烜;张贻山;龙艳花-.一种基于改进模糊聚类算法的自适应典型日选取方法)[J].智慧电力,2022(01):60-67
A类:
典型日选取,PFCM,模糊线性判别
B类:
改进模糊,模糊聚类算法,应典,一算,典型日负荷曲线,均值聚类,判别法,FLDA,集成聚类,聚类方法,最佳聚类数,该集,算法应用,全年负荷,负荷数据,数据验证,特征指标降维
AB值:
0.299745
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