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。     

改进脉冲耦合神经网络及二维Otsu算法的光伏阵列阴影检测

阴影对太阳能发电系统输出功率有极大的抑制作用,该文针对光伏阵列局部遮荫现象提出一种基于改进的脉冲耦合神经网络的阴影检测方法. 设置合适的初始参数,根据unit-linking PCNN（ULPCNN）算法进行阴影分割,利用二维Otsu算法自动选取迭代次数,以循环迭代过程中具有最优阈值的分割图像为最终分割结果. 仿真结果表明：该算法可检测出光伏阵列局部阴影,与传统的脉冲耦合神经网络算法及ULPCNN算法相比分割结果更好,操作更简洁.