城市负荷空间分布的聚类感知方法
Journal of Hubei University（Natural Science Edition）（2022）
Abstract
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.
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