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适用于用户需求响应的负荷数据混合谱聚类算法

HYBRID SPECTRAL CLUSTERING ALGORITHM APPLICABLE TO USER DEMAND RESPONSE FOR LOAD DATA

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随着智能电网技术的发展,住宅和商业用电负荷参与需求响应(Demand Response,DR)项目的潜力越来越大,数据降维技术和分类处理对于DR开发的成功至关重要.提出一种基于信息熵、分段聚合近似和谱聚类(SC)的负荷数据分类方法,针对典型的日负荷数据集,得到一种基于距离和形状特征多维度相似性的改进SC聚类方法,以获得合理的负荷类别.以100个商业供暖、通风和空调数据分析为例对所提方法进行验证,仿真结果表明,该方法在数据降维、合理的曲线选择和分类、操作稳定性等方面是可行的.

唐伟宁、李欣

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国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 吉林 长春 130000

国网吉林省电力有限公司吉林供电公司 吉林 吉林 132001

需求响应 分段聚合近似 信息熵 多维度相似性 谱聚类

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.10.045

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(10)
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