資源描述：
《基于譜聚類的電力負(fù)荷分類》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、2008年10月吉林電力0Ct．2008第36卷第5期(總第198期)JilinElectricPowerV01．36No．5(Ser．No．198)基于譜聚類的電力負(fù)荷分類PowerLoadClassificationBasedonSpectralClustering李天云1，李想2，劉輝軍1，王洪濤1(1．東北電力大學(xué)，吉林吉林132012；2．梧州供電局，廣西梧州543002)擅耍：在譜聚類研究成果的基礎(chǔ)上，提出了一種新的電力負(fù)荷聚類方法，該方法能克服目前常用聚類算法的不足，對(duì)聚類數(shù)據(jù)無(wú)特殊要求，無(wú)須預(yù)先確定分類的數(shù)目，
2、算法簡(jiǎn)單無(wú)須反復(fù)迭代。通過(guò)對(duì)實(shí)際箅例的計(jì)算分析以及與七一均值方法的比較，體現(xiàn)了其有效性和優(yōu)越性。關(guān)鍵詞：譜聚類；電力負(fù)荷I七一均值法；負(fù)荷建模；相似度函數(shù)Abstract：Anewpowerloadclusteringmethodisproposedbasedonthestudyachievementofspectralclustering．Comparedwiththepresentclassificationmethods，thismethodhasnospecialrequirementsforcharacteristi
3、csofclusteringdataandpre—determinationofclassificationnumber．Withsimpleatgrithmandnorepeatediteration．thismethodshowsandcalculationandefficiencyadvantagebyanalyzingtheexamplecomparingwiththek-meansmethod．Keywords：spectralclustering；powerload；k-meanslloadmodelingIsim
4、ilarityfunction中圖分類號(hào)：TM714；TM743文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009—5306(2008)05—0004—03當(dāng)前電力負(fù)荷建模的方法主要有：統(tǒng)計(jì)綜合能力“’53。下面介紹其相關(guān)定義及重要結(jié)論。法、總體測(cè)辨法和故障仿真法。其中，總體測(cè)辨法適1．1相關(guān)定義用于微觀定量分析；故障仿真法適用于宏觀校驗(yàn)分設(shè)S一{5，}．(i一1，2，?，n)是待聚類的對(duì)象集，析；統(tǒng)計(jì)綜合法適用于中觀定性分析。工程上實(shí)用的其中品為待聚類的對(duì)象。以S為頂點(diǎn)集構(gòu)造賦權(quán)圖模式則是綜合利用各種方法和信息：先由統(tǒng)計(jì)信息G(1S，層)，其
5、中E=S×s表示頂點(diǎn)之間的邊集，％表對(duì)特性相似的負(fù)荷進(jìn)行聚類，再對(duì)類中的典型負(fù)荷示頂點(diǎn)鼾和s，之間的邊(跏s，)，即e，，=(趴s，)，邊進(jìn)行測(cè)辨建模，最后由典型負(fù)荷模型得出其他負(fù)荷(¨s，)上的權(quán)盯，，∈Eo，1]，表示5，和s，之間的相似程模型¨。33。聚類方法的選取是至為關(guān)鍵的一步，常用度，二者越相似，即s，和s，之間越有可能屬于同一的聚類方法是志一均值法和模糊f一均值法，其中模糊類，盯，，越大；反之仉，越大，表明￡和s，越有可能屬于f一均值法是志一均值法的推廣。本文將譜聚類的最新同一類，特別冉勘=1，i=l，2，?，以
6、。研究成果引入到電力負(fù)荷建模中，提出基于譜聚類定義1(相似度函數(shù))定義二元函數(shù)足：S×的負(fù)荷特性聚類算法。s一[o，1]，若眉滿足尺(¨s，)=口”i，歹一1，2，?，n則稱月為S的相似度函數(shù)，而稱尺(趴s，)為墨和5，l譜聚類理論之問(wèn)的相似度(?，歹一1，2，?，刀)。定義2(權(quán)矩陣)稱矩陣w=(口Ⅱ)．。。為圖G的權(quán)譜聚類是近年來(lái)提出的一種源于圖的譜分割的矩陣，w為一方陣，是由原始數(shù)據(jù)通過(guò)相似度函數(shù)聚類方法。譜聚類在進(jìn)行聚類時(shí)首先以待聚類的對(duì)構(gòu)造出的矩陣。顯然有w一(仃．J)．。。=CR(si，5j)]。。．，象集為頂點(diǎn)集
7、構(gòu)造賦權(quán)圖．通過(guò)分析一個(gè)與圖相關(guān)簡(jiǎn)記為W—R(1s×S)。的矩陣的特征向量和特征值得到聚類結(jié)果。由于待本文用A(w)表示矩陣w∈R“”的特征值的全聚類對(duì)象的各種特征可以由圖的邊權(quán)體現(xiàn)．所以譜體組成的集合，用層．表示元素均為1的it／×咒方陣。聚類方法簡(jiǎn)單易行，而且具備處理復(fù)雜數(shù)據(jù)類型的1．2重要結(jié)論收稿日期：2008—09一Ol●作者簡(jiǎn)介：李天云(1945一)，男．教授．從事自動(dòng)控制理論、信號(hào)處理、非線性系統(tǒng)理論的教學(xué)及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用研究?！?‘2008年10月吉林電力0ct．2008第36卷第5期(總第198期)Jil
8、inElectricPowerV01．36No．5(Ser．No．198)定理1設(shè)尺(毋，s』)一---t'i，(f，歹=1·2，?。聹)滿足條件：當(dāng)i和歹屬于同一類時(shí)．(1一n，)≤e。，當(dāng)i和歹不屬于同一類時(shí)，r『J≤￡：。．：I，≥Az≥?≥九是W的特征值，ni>1，i
