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。     

基于聚类时间序列法的电力负荷预测

本文在传统时间序列法的基础上,提出了一种利用聚类方法进行分析的负荷预测方法,利用该方法对某市的电能负荷进行预测,得到了较精确的结果,表明该方法能为电力负荷的预测提供有效的参考。     

模糊聚类在电力负荷预测中的应用

根据电力市场负荷信息,结合相关历史数据与资料,分析电力市场的负荷走势,应用Matlab神经网络工具箱的信息处理技术,预测未来各月的负荷,为决策人员提供及时、科学的决策信息.应用相应的隶属度来描述负荷与影响负荷因素之间的关系.对安徽某地区的月负荷数据进行了具体计算,结果表明该方法的可行性和有效性.     

基于多维聚类的配变负荷注意力短期预测方法

在大规模配变负荷预测中,由于负荷特性差别以及受影响因素不同,若使用统一模型,准确率低且泛化能力差,若针对单台配变进行负荷预测建模,计算资源消耗过大.提出了一种基于多维聚类的配变负荷注意力长短期记忆网络(Attention Long Short-Term Memory,Attention-LSTM)短期预测方法.首先提取...     

理想调节网络与电力负荷聚类特征

讨论了理想调节网络对三相电力负荷中的无功与三相不平衡进行完全调节的基本原理,给出了应用理想调节电纳与模糊c均值聚类算法提取负荷聚类特征的方法,聚类特征可用于用户电力调节系统的优化设计。工程实例表明了该方法的正确性与有效性。     

基于类内和类间距离的粗粒度并行AP聚类算法

近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类是基于数据点间消息传递的算法,主要通过数据间的相似度实现聚类.与传统的聚类方法相比,AP聚类无需事先给定聚类数目就可实现聚类,因此具有快速高效的优点,然而在处理高维复杂数据集时存在随着聚类效率提升而准确度不高的问题.为改善AP聚类算法的效率和精度,提出基于类内和类间距离的粗粒度并行AP聚类算法——IOCAP.首先引入粒度思想将初始数据集划分成多个子集;其次对各子集结合类内和类间距离进行相似度矩阵的改进计算,最后基于MapReduce模型实现改进后的并行AP聚类.在真实数据集上的实验表明,IOCAP算法在大数据集上有较好的适应性,能在保持AP聚类效果的同时有效地提升算法精度.     

基于多维缩放和随机森林的轴承故障诊断方法

为快速准确识别轴承的运行状态,提出了一种基于多维缩放和随机森林的轴承故障诊断方法。该方法采用函数型数据分析,得到轴承振动信号自相关函数的拟合系数,构造故障特征集;使用网格搜索法优化随机森林参数,得到特征重要性排序;然后使用多维缩放方法对特征选择后的故障特征集进行降维;最后采用随机森林对降维后的故障特征进行诊断识别。为验证所提方法的有效性,开展了正常、内圈故障、外圈故障、滚子故障状态下的轴承振动实验,结果表明,函数型数据分析的特征提取方式能有效表征不同状态轴承振动信号的不同特征,与t分布随机邻域嵌入和主分量分析方法相比,多维缩放方法具有更高的类间距和类内距的比值,且优势明显,各类状态的诊断准确率均高达100%,较使用原始特征集的随机森林平均准确率提高了5%。     

基于范数的多维数据模糊聚类方法

根据多维数据间相似度的定义,阐述了数据相似度与向量范数之间的关系,提出了一种基于范数的多维数据模糊聚类方法·该方法把每一个多维数据看做一个多维向量,利用与向量有关的范数对其中的数据进行排序,得到一个近似聚类族解·同理,对每一个近似聚类使用另一个范数做进一步分解,求解多维数据模糊聚类的近似解·最后,对得到的每一个近似聚类使用传统方法求出准确聚类·使用该方法不需建立模糊相似关系即可进行多维数据的近似聚类,总共所需访问数据库的次数也较小,因此具有较好的性能,特别适合于针对大型数据库的聚类·     

基于混合聚类方法的电力系统负荷概率模型

针对利用k-均值聚类算法形成发电系统充裕度评估中的聚类负荷模型时存在的聚类中心初始值和聚类数难以确定的问题,提出根据负荷水平对充裕度指标的贡献度,将负荷曲线分成高贡献度、中等贡献度、低贡献度等分区,分别采用层次聚类、均值-标准差、随机法来选择各分区中聚类中心初始值;定义改进效率指标,将改进效率作为收敛条件确定聚类数.利用本文方法所得的聚类负荷模型,采用状态抽样法计算IEEE RTS79电力系统可靠性测试系统的发电系统充裕度指标.算例结果表明,同采用基于传统k-均值聚类方法的负荷模型结果相比,基于混合聚类方法得出的负荷模型的计算结果更精确,收敛速度更快.     

模糊C均值聚类在电力负荷建模中的应用研究

针对负荷建模中统计综合法研究薄弱的现状,在某省全电网大范围调研基础上,提出了基于模糊C均值算法的分类思想,并对调查的48个枢纽变电站和纺织行业典型用户的负荷特性进行了分类研究,得到其相应聚类中心矩阵,分析了聚类结果和聚类中心矩阵,得出了有意义的结论,表明该方法可以有效的进行变电站的聚类和综合以及典型行业用户的精选,解决了负荷建模中变电站特性分类处理和典型用户的精选的复杂性与主观性,对综合负荷建模具有重要的指导意义.该方法具有概念清晰,计算方便,算例论证了其正确性和有效性.     

基于远近距离的说话人聚类算法

提出了基于远近距离的说话人聚类算法:首先,使用端点检测算法把语音分割成读音段,然后,采用T2公式对近距离的说话人语音段进行聚类得到语音块,最后,使用谱聚类的方法估计说话人数目,对远距离的说话人(语音块)进行聚类。实验结果表明,在近距离的说话人聚类中,使用T2公式比使用BIC和KL在语音块准确率方面分别高出2.62%和13.84%,在远距离的说话人聚类中,使用谱聚类算法基本上可以把语音中的说话人数目计算出来,当说话人数目为15时,类纯度和说话人纯度可以达到78%,说明该算法可以有效地对说话人进行聚类。     

基于K-means聚类与PSO特征优选KNN的分级负荷识别方法

针对非侵入式负荷辨识中,单一V-I轨迹特征无法对相似的轨迹特征进行有效识别以及所提取特征易出现冗余甚至噪声特征的问题,提出了一种基于K-means聚类与PSO特征优选的分级非侵入式负荷识别方法。首先,利用K-means算法对负荷V-I轨迹的HOG特征进行初步分类,将轨迹相似的电器分为一类;然后,对每一类中的电器电流数据进行多维特征提取并采用PSO算法选取最优特征子集;最后,利用KNN模型进行二级负荷识别。实验结果表明,该方法有效提高了负荷识别准确率;提取V-I轨迹的HOG特征解决了同一电器V-I轨迹波动的问题;对一级分类后的每一大类单独进行PSO特征优选KNN二级分类,解决了部分电器对特征子集适应性差的问题。所提方法在一定程度上解决了冗余特征甚至噪声特征对辨识准确率的影响,为负荷特征的选取提供了新的思路,对负荷辨识的实际应用具有重要的参考意义。     

基于动态聚类与偏最小二乘回归分析的居民用电负荷预测

先用动态聚类法对福州市居民历史用电负荷进行聚类分析以获得一个样本空间,在此基础上采用偏最小二乘回归方法进行建模和短期负荷预测分析.     

基于免疫模糊聚类的LSSVM在短期负荷预测中的应用

最小二乘支持向量机(least square support vector machines,LSSVM)在解决小样本、非线性和高维度问题中表现出许多特有的优势.但是,如果输入的训练数据本身存在着大量的噪声和冗余,LSSVM在训练数据时会因抑制它们而削弱本身的推广能力,结构风险无法达到最小化,从而导致收敛速度慢、预测精度不高等缺点.提出了一种基于免疫模糊聚类(immune fuzzy clustering,IFC)的最小二乘支持向量机预测模型,运用免疫模糊聚类算法对历史数据进行预处理,从聚类后的数据提取LSSVM的训练样本,从而提高训练速度和预测精度,克服LSSVM的上述缺点.最后,将该模型运用到短期电力负荷预测中,与经典的SVM和BP神经网络相比具有更好的泛化性能和预测精度.     

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。     

基于属性重要性的Web文本聚类研究

Web文本聚类是一种典型的无指导机器学习技术,目标是将站点上采集到的Web文本分成若干簇,使同一簇内的文本相似性最大,不同簇间的文本相似性最小.为了对原始粗糙的Web文本数据进行降维处理,在知识属性值的基础上,计算单个属性相对于属性集的重要性量化值,并根据属性重要性量化值对特征向量降维,并采用K-means算法对降维后的数据聚类,实验证明该方法缩短了聚类时间.     

基于属性重要性的Web文本聚类研究

Web文本聚类是一种典型的无指导机器学习技术,目标是将站点上采集到的Web文本分成若干簇,使同一簇内的文本相似性最大,不同簇间的文本相似性最小.为了对原始粗糙的Web文本数据进行降维处理,在知识属性值的基础上,计算单个属性相对于属性集的重要性量化值,并根据属性重要性量化值对特征向量降维,并采用K-means算法对降维后的数据聚类,实验证明该方法缩短了聚类时间.     

基于谱聚类的BaaS资源负载均衡调度算法

Fabric作为超级账本的核心项目,以其多通道的设计为用户提供更为隐私的交易空间,为了解决基于分布式架构下的多通道资源负载均衡问题,提出了基于NJ W谱聚类的区块链即服务(BaaS)负载均衡调度算法SC-channel.该算法将平台子节点的数量作为划分类簇数量的依据,首先,基于通道采用peer之间的Jaccard系数构造相似矩阵;其次,计算拉普拉斯矩阵,求取前k个特征值和特征向量并将特征向量单位化;最后,用基于数量加权的k-means算法完成聚类.在Kubernetes平台上对这种方法进行验证,并与采用经典k-meansi的NJW算法默认调度算法下的资源负载均衡度做了比较分析.结果表明,采用基于谱聚类的BaaS资源负载均衡调度算法可提高资源利用的均衡程度,增强了平台的可用性与可靠性.     

基于马氏距离的模糊聚类优化算法——KM-FCM

为了解决以欧氏距离作为相似性准则的传统模糊聚类算法对多维数据处理不利的问题,采用马氏距离代替欧氏距离,对基于马氏距离的模糊聚类算法进行优化研究,以增强基于马氏距离的模糊聚类算法的聚类效果和能力。通过构造启发式搜索与k-means算法结合的初始优化方法,利用可以自动调节最佳聚类数的有效性函数,提出了一种优化算法KM-FCM,并将此新算法与FCM,FCM-M,M-FCM聚类算法在3个标准数据集上进行了实验。结果表明,KM-FCM算法有效,聚类精度比FCM,FCM-M,M-FCM高,对高维数据聚类识别能力强,具有全局优化作用,并且聚类个数无需提前设定。新算法可为基于马氏距离的模糊聚类算法的优化提供参考。