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文檔簡介
1、當(dāng)前,傳感器、智能儀表等先進(jìn)計(jì)量裝置被越來越多地安裝在配電網(wǎng)中,那些采集到的電力用戶電能消費(fèi)信息就構(gòu)成了各個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的負(fù)荷曲線。對(duì)負(fù)荷曲線進(jìn)行聚類分析獲取電力用戶典型負(fù)荷曲線和負(fù)荷特性對(duì)于改善電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性,提高電網(wǎng)資產(chǎn)利用效率,節(jié)約能源具有重要意義。電力用戶負(fù)荷模式提取與識(shí)別已成為國內(nèi)外研究熱點(diǎn)。
本文對(duì)電力用戶負(fù)荷模式提取與識(shí)別涉及的相關(guān)問題進(jìn)行了研究,并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷模式提取與識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)。主要內(nèi)容包括:
2、(1)首先對(duì)負(fù)荷模式提取過程中采用的規(guī)范化方法和聚類算法進(jìn)行了詳細(xì)介紹,總結(jié)歸納了常用的聚類有效性評(píng)價(jià)指標(biāo),并對(duì)負(fù)荷模式提取與識(shí)別過程使用的時(shí)間序列相似性度量方法進(jìn)行了闡述。(2)對(duì)負(fù)荷模式提取過程中多環(huán)節(jié)多因素對(duì)負(fù)荷模式聚類結(jié)果的影響進(jìn)行了深入研究,主要從規(guī)范化方式對(duì)聚類結(jié)果的影響、聚類結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)集的依賴性、算法的穩(wěn)定性、算法對(duì)數(shù)據(jù)輸入順序的敏感性4個(gè)方面對(duì)k-means、FCM、SOM、層次聚類和譜聚類5種算法進(jìn)行了分析,并從聚類效
3、果給出了他們之間的匹配關(guān)系。(3)對(duì)負(fù)荷模式快速提取方法進(jìn)行了研究,基于隨機(jī)抽樣與分段均值相結(jié)合提出了一種負(fù)荷模式快速提取方法,并通過實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證了該方法的有效性。(4)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了電力用戶負(fù)荷模式提取與識(shí)別系統(tǒng)。對(duì)電力用戶負(fù)荷模式提取與識(shí)別系統(tǒng)的功能與用途進(jìn)行了分析,給出了負(fù)荷模式提取與識(shí)別的詳細(xì)流程。對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)和功能設(shè)計(jì)。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,采用Qt進(jìn)行了程序編寫,實(shí)現(xiàn)了各模塊的功能,并通過電力用戶負(fù)荷模式提取與識(shí)別系
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