基于KPCA和改进K-means的电力负荷曲线聚类方法

为了提高电力负荷曲线聚类精度,文中提出了一种基于核主成分分析(KPCA)和改进K-means算法的电力负荷曲线聚类方法。该方法首先在划分聚类算法K-means基础上融入密度聚类思想,提出了融合密度思想的K-means算法(DK-means算法),并在电力负荷曲线实验集上对比分析其聚类效果;接着在实验集上比较各种降维算法的降维聚类精度和降维速度;最后分析KPCA+DK-means组合算法的降维聚类能力。结果表明,戴维森堡丁指数(DBI)更适合作为电力负荷曲线聚类评价指标;以DBI为评价指标,与K-means、BIRCH、DBSCAN和EnsClust 4种聚类算法相比,DK-means的聚类精度更高;与LLE、MDS、ISOMAP 3种非线性降维算法相比,KPCA的降维速度更快;KPCA+DK-means组合算法有良好的降维聚类能力,较DK-means在聚类精度和聚类效率上均有提升。KPCA+DK-means组合算法可以实现电力负荷曲线的高效降维、精确聚类,对用电行为模式的准确提取起关键技术支持作用。     

基于密度峰值聚类的电力大数据异常值检测算法

为了解决传统算法检测准确性低,复杂性高不适于电力大数据异常值检测的问题,通过密度峰值聚类算法研究了电力大数据异常值检测问题。分析了密度峰值聚类算法的聚类过程。按照聚类中心选择原则,通过相邻距离和密度的归一化乘积对聚类点的差异度进行衡量,按照差异度的统计特性与改变趋势选择最大的一组点当成聚类中心。按照z空间填充曲线与高维数据点z携带位置信息特性提出基于z的分布式密度峰值聚类算法,降低异常检测复杂性,以达到电力大数据异常值检测要求。采用优化后的密度峰值聚类算法对电力大数据异常值进行检测,在局部密度超过阈值,同时距离超过阈值的情况下,认为相应电力数据点为异常值。将基于距离的检测算法和基于密度的检测算法作为对比进行测试,结果表明:所提算法得到的异常电力数据点,和实际情况相符,和其他两种算法相比没有出现错检测和漏检测的情况。可见所提算法适于电力大数据异常值检测,且检测结果准确性高。     

采用欧式形态距离的负荷曲线近邻传播聚类方法

为提取电力负荷数据的有效信息,改善传统聚类方法在电力负荷数据中相似度衡量方式单一及聚类效果较差的问题,提出一种采用欧式形态距离的负荷曲线近邻传播(AP)聚类方法。使用五分位法将用电负荷曲线重表达为曲线形态变化特征序列,使用改进最长公共子序列算法衡量不同特征序列之间的模式匹配度,以此作为曲线之间的差异度;构造一种兼顾曲线整体分布特征和曲线形态变化特征的双尺度相似性度量方法,使用熵权法对两种特征进行自适应配比;将所提相似度衡量方法应用到AP聚类方法中,改进相似度矩阵计算方法,对用户典型日用电负荷曲线进行聚类。在标准合成时间序列数据集上进行了实验对比,结果表明:欧式形态距离度量方法能够有效区分负荷曲线的变化特征;所提方法具有较高的聚类质量和稳健性,相比其他相似度量方法,调整兰德系数提高了9.0%～43.8%,DB指标与标准集相差0.014 3,在电力实测数据集上能对用户进行合理划分。     

城市负荷空间分布的聚类感知方法

基于大数据技术准确把握配电网负荷发展态势将为精细化规划提供依据，解决城区供电分区混乱问题.本研究提出城市负荷空间分布的聚类感知方法，首先开展用户信息收集筛选建立样本数据集，采用基于密度峰值的快速聚类算法，以各电力用户样本点的局部密度和样本间距为指标进行聚类，聚类所得群簇对应于一定容量变电站供电分区的负荷分布，以聚类群簇作为基本单元，分析群簇属性指标包括群簇簇头空间坐标、群簇负荷总量、群簇负荷密度、群簇用户总数、群簇最大半径、群簇平均半径等，建立以群簇属性为要素的城市电力负荷态势感知模型，在特定的时间和空间对城市电力负荷群簇进行分析以准确把握城市发展态势；最后以某城市供电网格为例，验证所提方法有效性.     

改进萤火虫算法与K-means算法结合的配电网负荷聚类特性分析

负荷聚类特性分析是实现配电网的定制电力、高品质供电、高可靠性供电的重要基础．然而现有的Kmeans聚类分析方法，受限于数据样本集和聚类初始中心的选取等，会出现因初始中心不同造成聚类结果差异大的问题．为此，针对配电网负荷数据特点，提出一种基于改进萤火虫算法和K-means算法结合的配电网负荷聚类特性分析方法．利用萤火虫优化算法全局搜索能力强的优势，考虑类内相似度和类间差异度，寻优K-means算法初始中心，使聚类结果的聚类有效性指标取得最小值；进一步针对萤火虫算法在处理负荷数据时的弱点，通过密度法为萤火虫算法加入优秀初代个体，改进吸引公式以及个体间概率吸引移动的方式优化迭代过程中的个体移动方式，加快萤火虫算法前期收敛速度，并实现后期稳定收敛，算法更快地接近极值，计算速度更快．算例验证了本文所提算法的聚类有效性，并针对某配电台区电力负荷数据，寻得K-means算法最优初始中心，使得聚类结果的戴维森堡丁指标(Davies-Bouldinindex,DBI)最小，负荷聚类结果类内差异小，类间差异大，最终聚类中心的特征代表性强，为负荷类型划分、聚类特性分析提供重要依据，为需求侧差异化电力服务定制...     

基于模糊聚类的实用系数分析方法

实用系数常用于指导业扩报装时配变容量的选取.文中针对当前实用系数选取时灵活性差、受样本数据影响较大、没有考虑负荷发展特性等问题,设计了一种基于模糊聚类的实用系数分析方法.首先,将用电用户划分为商业、住宅、工业等类型,并建立相应的用电用户的评价指标体系,该体系选取负荷密度、年用电量增长率、配变投运时间3个评价指标来分别描述用电用户的用电水平、变化情况以及负荷发展特性;然后,设计了基于模糊聚类的实用系数等级划分方法,该方法根据3个评价指标进行模糊聚类,划分出实用系数等级,并确定各等级的评价指标及实用系数的中心值;最后,根据待测用电用户的评价指标值与各等级中心值的加权距离和,求得实用系数等级及相应的实用系数值.通过实例分析,验证了该方法的有效性和实用性.     

基于自编码器的电力负荷聚类分析

电力负荷聚类分析研究是负荷特性模拟、需求侧管理等应用的基础。针对负荷数据日趋多样性、随机性,传统K-means算法无法有效处理高维数据,且存在人工给定聚类数目K值及随机选取初始聚类中心易收敛至局部最优的问题,本文提出一种基于自编码器(Auto-Encoder,AE)降维的电力负荷聚类方法。首先利用自编码器网络对采集的负荷数据提取特征,降低数据维度,然后通过密度权值Canopy算法对降维后的数据预聚类,得到初始聚类中心和最优聚类数目K值,将预聚类结果结合K-means算法进行聚类。算例结果表明,该方法能够有效对负荷数据进行特征提取,并减少聚类过程中的复杂度,提高了聚类结果准确度和聚类效率。     

结合物品类型和密度峰值聚类的协同过滤推荐算法

现有的推荐算法主要依靠评分记录,对用户的个性需求关注较少,推荐结果不完全符合实际需求。针对该问题,本文在传统的基于用户的协同过滤算法(UCF)基础上,结合密度峰值聚类研究物品属性,分析用户对物品类型、聚类的兴趣取向,深入挖掘用户的个性需求,提出了一种结合物品类型和密度峰值聚类的协同过滤推荐算法。采用密度峰值聚类,无需指定聚类中心和聚类数,利用逆向文档频率对算法进行优化,提高了对物品特征和用户兴趣的识别度。实验结果表明,本文算法能较好地获取用户偏向,提供更加准确、高效的Top-N推荐。     

基于负荷特性聚类的样本自适应神经网络台区短期负荷预测

 介绍了批量处理时间序列数据情况下,基于台区负荷特性聚类的样本自适应反向传播神经（BP）神经网络预测短期电力负荷的方法,通过对历史数据的预处理、初始聚类中心的设置以及最优聚类数目的确定,建立典型日负荷曲线的聚类预测模型。基于历史数据的聚类结果及待预测日的温度、湿度、气压、风速、星期等相关参数,使用BP神经网络算法得出待预测日负荷曲线预测结果。通过实例验证,基于台区负荷特性聚类的样本自适应神经网络短期负荷预测能够得到较为准确的预测结果。     

基于形态特征的终端区进场中心航迹识别方法

为了挖掘终端区进场航空器交通流的分布特征，量化分析空中交通的复杂性，提出了一种基于多特征轨迹相似度和密度峰值聚类(Density-peak Clustering, DPC)的中心航迹提取方法。首先，采用单向距离(One Way Distance, OWD)计算轨迹之间的形状和物理距离，并结合空管实际运行航迹数据特征，考虑航迹之间的位置属性和航向属性，定义多特征航迹相似度模型。其次，使用密度峰值聚类算法对航迹数据进行聚类分析，提取聚类结果中每一簇中具有最高密度的真实轨迹作为中心航迹。最后，对双流国际机场终端区历史航迹数据进行实验分析，使用轮廓系数指标和基于密度的指标进行评价，并与层次聚类算法进行对比。结果表明，轨迹被划分为8个不同形态的类簇，该方法可以直观有效的识别出轨迹的整体运动特征并精确提取出真实的中心航迹。     

基于聚类和随机矩阵理论的用电行为刻画方法

针对配网大数据应用背景下难以建立用户用电行为刻画模型的问题,提出一种基于聚类和随机矩阵理论的电力用户用电行为刻画方法.首先利用K-means聚类法对海量用户用电特征数据进行分析,根据不同用电模式对用户进行群体划分.然后基于随机矩阵理论建立用户用电行为分析模型,利用各用户群体的经济数据、气候数据及电力价格数据等辨识与用户群体用电量相关联的因素,实现对电力用户用电行为的刻画.最后通过甘肃省武威市电网实际用电数据验证所提方法的有效性和准确性,为电力精准营销和制定电力需求侧响应策略提供数据支撑.     

基于改进K-Means++分时电量聚类与行业用电行为分析

由于能源互联网中分时电量分布不仅为分时电价的制定提供依据还代表着用户的用电意识,提出改进K-Means++的聚类算法与典型用户筛选模型对分时电量进行挖掘。首先对K-Means++进行改进,利用模拟退火算法(simulated annealing, SA)与中位数阈值分割自动确定聚类初始质心与聚类数,弗雷歇与欧式距离的加权复合作为相似性的度量,权值由信息熵与层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)确定。然后对分时电量进行聚类,从每簇聚类结果中依据典型用户筛选模型筛选典型用户,得到3种用电类型,最后从主要用电类型与用电类型转变的角度对行业用电行为分析,得到不同行业相同的用电行为。有助于供电侧初步掌控区域性行业用电群体的用电特征,为精细有序的用电管理做准备。     

改进主成分和K-均值聚类的行驶工况

为构建行驶工况,消除K-均值算法对初始聚类中心的敏感性及噪声点的干扰,提出一种改进主成分分析和基于密度的改进K-均值聚类组合方法.结合距离优化法和密度法,构建一种数据集密度度量方法.选取距离较大、密度较高的数据点作为初始聚类中心与候选集,优化聚类结果的同时剔除了孤立点,采用较大贡献因子的特征值进行工况合成,最后对行驶工况油耗进行分析.结果表明,所提方法构建行驶工况的速度-加速度联合分布差异值为1.17％,特征参数平均相对误差较小.可见,合成的行驶工况能够很好地反映某地实际交通道路特征,拟合度较高.     

基于CNN与K-means聚类的非侵入式电器负荷识别方法

针对目前非侵入式负荷监测仅能识别单个家用电器、多种家用电器同时运行识别率低的问题,提出一种基于卷积神经网络（CNN）与K-means聚类结合的非侵入式家用电器识别方法。首先,通过改进的CUSUM边沿检测算法对获取的用户用电数据进行时间检测,提取负荷发生投切事件的功率波形;其次,通过高斯滤波法对提取的功率波形进行滤波处理,并将处理后的波形转化为像素图作为负荷特征库,一部分作为训练集用来训练K-means算法改进后的CNN模型,一部分作为测试集测试模型识别的精度;最后,利用搭建的实验平台进行实际测试分析。实验结果表明,所用模型对7种家用电器的识别率均为100%,验证了模型的有效性。通过K-means算法对卷积神经网络进行改进,增大相似特性负荷特征之间的区别,提高负荷辨识的准确率,为非侵入式负荷检测技术开发提供了参考。     

基于用户标签的社区发现方法研究

为充分挖掘标签中潜在的用户信息、提供更好的个性化服务,在分析用户标签使用情况的基础上,提出一种面向用户的社区发现方法。综合考虑标签使用频率和稀疏度,并同时使用二者构造一个邻接矩阵进行聚类,最终完成社区发现,并且论证了该方法的可行性。     

Robust Recommendation Algorithm Based on Kernel Principal Component Analysis and Fuzzy C-means Clustering

The existing recommendation algorithms have lower robustness in facing of shilling attacks. Considering this problem, we present a robust recommendation algorithm based on kernel principal component analysis and fuzzy c-means clustering. Firstly, we use kernel principal component analysis method to reduce the dimensionality of the original rating matrix, which can extract the effective features of users and items. Then, according to the dimension-reduced rating matrix and the high correlation characteristic between attack profiles, we use fuzzy c-means clustering method to cluster user profiles, which can realize the effective separation of genuine profiles and attack profiles. Finally, we construct an indicator function based on the attack detection results to decrease the influence of attack profiles on the recommendation, and incorporate it into the matrix factorization technology to design the corresponding robust recommendation algorithm. Experiment results indicate that the proposed algorithm is superior to the existing methods in both recommendation accuracy and robustness.     

基于密度峰值聚类的高斯混合模型核电运行工况划分

核电厂运行数据记录了核电厂的运行状态,对核电数据进行处理分析从而完成准确的工况划分是实现核电厂运行状态监测的重要基础。为提高核电厂的运行工况划分准确性,本文提出了基于密度峰值聚类的高斯混合模型对核电厂的运行工况进行划分。首先,采用PCA（主成分分析）算法进行数据降维,然后利用密度峰值聚类算法中的决策图确定工况个数,最后利用高斯混合模型完成工况划分。基于真实的核电厂运行数据开展工况划分实验。实验结果表明,本文提出的方法能合理有效地划分出核电运行工况,其三类工况的划分准确率分别达到了99.29%、100%、97.57%,且错误率仅为1.25%。     

基于V2G的电动汽车有序充放电控制策略

大规模电动汽车作为移动存储的电力负荷,其无序充电行为将会导致电网出现负荷峰谷差加大、负荷率降低等问题。文中分别从电网侧和用户侧的角度,研究基于车网互动(V2G,vehicle to grid)的电动汽车有序充放电控制策略。在电网侧以负荷曲线均方差最小为目标函数,在用户侧以电动汽车用户参与V2G获得的经济收益最大化为目标函数,并且考虑到电动汽车实际充放电功率、可用容量及用户日常设置等约束条件,采用粒子群优化算法进行仿真求解。分别以重庆2020年、2025年和2030年电动汽车有序充放电为例,对电动汽车在电网侧和用户侧的有序充放电进行优化控制仿真分析。算例结果表明,所提出的电网侧和用户侧电动汽车有序充放电优化控制模型能有效降低负荷峰谷差、平滑负荷曲线并为参与V2G服务的用户带来经济收益。