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2018, v.42;No.414(05) 1605-1612

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基于非参数核密度估计和改进谱多流形聚类的负荷曲线分类研究
Study on Load Curve's Classification Based on Nonparametric Kernel Density Estimation and Improved Spectral Multi-Manifold Clustering

高亚静;孙永健;杨文海;薛伏申;孙彦萍;梁海峰;李鹏;

摘要(Abstract):

针对高维负荷曲线的聚类问题,提出一种基于改进谱多流形聚类的负荷曲线聚类方法,该方法包括典型日负荷曲线提取、负荷曲线聚类和聚类效果评价3个步骤。首先提取用户负荷特性指标,结合非参数核密度估计方法计算提取用户典型日负荷曲线。在改进谱多流形聚类算法中,引入时间翘曲距离度量曲线相似性,并用高斯核函数计算局部相似性,基于此构建相似性矩阵并聚类。聚类后采用多种聚类有效性指标,从聚类效果、算法稳定性和运算时间3个角度对聚类结果和算法性能进行评价。采用某地区若干用户的负荷数据作为算例样本进行聚类分析,验证了所提出的典型日负荷曲线提取方法和改进谱多流形聚类算法的合理性和优越性。

关键词(KeyWords): 非参数核密度估计;典型日负荷曲线;改进谱多流形聚类;时间翘曲距离;相似性矩阵

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(51607068);; 教育部中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2018MS082)~~

作者(Author): 高亚静;孙永健;杨文海;薛伏申;孙彦萍;梁海峰;李鹏;

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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2017.1215

参考文献(References):

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