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摘要
针对电力负荷数据存在不良数据的问题，本文提出一种基于爬山-蚁群-FCM模糊聚类算法的不良负荷数据辨识及修正方法，将启发式算法与元启发式算法结合，克服搜索算法容易陷入局部最优的缺陷。以爬山算法为蚁群算法提供初始解，由蚁群算法为FCM模糊聚类算法提供聚类数目和聚类中心，克服传统聚类算法选取聚类数据和聚类中心的偶然性。根据FCM模糊聚类结果计算特征曲线和可行域上下限，辨识不良负荷数据，并对不良负荷数据采用插值法进行数据修正。算例结果表明，本文方法可以有效实现不良负荷数据辨识功能，在模型的准确性上相比单一搜索算法更优，具有较高的准确性和鲁棒性，有助于提升电网数据质量，为负荷数据辨识乃至其他电力数据辨识等领域提供了一种研究思路。
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单位南京南瑞继保电气有限公司
