基于模糊c均值聚類的分類分時(shí)電價(jià)研究.pdf

1、隨著第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和居民生活用電的不斷攀升，電網(wǎng)峰谷差和最大負(fù)荷越來越大，對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定和供電質(zhì)量帶來了不利的影響。為緩解這種電力緊張的局面，國家大力推廣需求側(cè)管理(Demand Side Management，DSM)，而分時(shí)電價(jià)是一種有效的DSM激勵(lì)手段。我國從上世紀(jì)八十年代開始試行分時(shí)電價(jià),近幾年已經(jīng)初見成效，但是我國分時(shí)電價(jià)的實(shí)施仍然存在很多問題。
　　 目前，我國對(duì)不同類型的電力用戶采取同一種分時(shí)電價(jià)，然而不同的電力用戶

2、其負(fù)荷特性并不相同。根據(jù)這一特點(diǎn)，可以改變傳統(tǒng)的“一刀切”的分時(shí)電價(jià)定價(jià)方法，實(shí)行分類分時(shí)電價(jià)，即為不同類型的電力用戶制定符合其用電方式的分時(shí)電價(jià)。現(xiàn)階段我國對(duì)電力用戶的分類是通過需求分析，按照電力用戶性質(zhì)和營銷業(yè)務(wù)需要來劃分的，不能反映電力用戶的負(fù)荷特性。
　　 針對(duì)這個(gè)問題，本文根據(jù)電力用戶的負(fù)荷曲線，通過模糊c均值(Fuzzyc-Means，F(xiàn)CM)聚類算法對(duì)電力用戶進(jìn)行了聚類分析，將電力用戶分為了特征明顯的六類。FCM聚

3、類算法是基于目標(biāo)函數(shù)的聚類算法中理論最為完善、應(yīng)用最為廣泛的一種算法。由于FCM算法的初始化和參數(shù)確定對(duì)聚類效果有很大的影響，因此本文通過減法聚類算法、模糊決策算法和聚類有效性函數(shù)對(duì)FCM算法進(jìn)行了初始化和參數(shù)的優(yōu)化，得到了比較科學(xué)、合理的聚類結(jié)果。
　　 在對(duì)電力用戶分類的基礎(chǔ)上，本文通過模糊隸屬度和FCM聚類算法對(duì)電網(wǎng)綜合負(fù)荷進(jìn)行了峰平谷時(shí)段的劃分，通過各類用戶綜合負(fù)荷曲線對(duì)其需求響應(yīng)度進(jìn)行了分析，通過電量轉(zhuǎn)移仿真分析了各類