典型文献
基于改进型密度峰值算法的电力负荷聚类分析
文献摘要：
在海量异质灵活资源参与含高比例新能源电网的运行调节背景下,针对用户用电特性分析的准确性、鲁棒性、计算效率的高要求问题,提出了一种基于特征指标完善和改进型密度峰值算法的电力负荷聚类分析方法.首先,通过提取9个完备的特征指标进行指标降维和完善以代替日负荷曲线组成的功率向量作为聚类输入;其次,采用熵权法对各项特征指标赋予权重保证负荷曲线的形态特征;最后,采用一种改进型密度峰值聚类算法对日负荷进行聚类分析.基于某地区实际负荷数据进行算例分析,结果表明,所提方法在鲁棒性、聚类质量等方面相比于传统电力负荷聚类算法均具有优越性,聚类结果能真实有效地反映用户的实际用电特性,为制定精准的电力用户画像、需求侧响应策略提供了态势感知基础.
文献关键词：
电力负荷聚类;特征指标;改进型密度峰值算法;海量异质灵活资源;高比例新能源
中图分类号：
作者姓名：
曾四鸣;李铁成;李顺;梁纪峰;范辉;杨军;吴赋章
作者机构：
国网河北省电力有限公司电力科学研究院,石家庄050001;武汉大学电气与自动化学院,武汉430072;国网河北省电力有限公司,石家庄050021
文献出处：
引用格式：
[1]曾四鸣;李铁成;李顺;梁纪峰;范辉;杨军;吴赋章-.基于改进型密度峰值算法的电力负荷聚类分析)[J].科学技术与工程,2022(25):11032-11040
A类：
改进型密度峰值算法,电力负荷聚类,海量异质灵活资源
B类：
负荷聚类分析,高比例新能源电网,运行调节,户用,电特性,计算效率,特征指标,聚类分析方法,日负荷曲线,密度峰值聚类算法,某地区,负荷数据,算例分析,传统电力,真实有效,电力用户,用户画像,需求侧响应,响应策略,态势感知,感知基础
AB值：
0.188757
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