基于高维数据优化聚类的长周期峰谷时段划分模型研究

作者：李娜; 王磊; 张文月; 王玉玮; 舒艳; 张超

来源：现代电力, 2016, 33(04): 67-71.

DOI：10.19725/j.cnki.1007-2322.2016.04.010

• 时段划分
• 聚类分析
• K-均值算法
• 数据高维化

为了使峰谷时段划分结果客观反映出各时段的负荷差异,且能够在一个较长的时间周期(例如1a)内适用,本文提出一种以数据样本集高维化处理和K-均值聚类分析相结合的时段划分模型。首先,通过数据高维化的处理方法构建涵盖较长时间周期(例如1a)内所有负荷信息的数据样本集;其次,以K-均值算法为聚类分析工具,在高维数据样本集上构建峰谷时段划分模型。最后,结合某区全年负荷数据,对所构建的模型进行算例仿真,在验证模型的合理性基础上,最终输出时段划分结果。

• 单位
  华北电力大学; 国网天津市电力公司