基于空间密度聚类和K-shape算法的城市综合体负荷模式聚类方法

摘要：

城市综合体作为新兴负荷种类,其负荷预测的精度直接影响电网的规划与安全运行.然而城市综合体负荷模式易受外部环境影响而出现异常变化,对其直接进行预测的精度不能满足实际运行的要求,需要对城市综合体负荷进行聚类以提取不同的负荷模式来提高预测的精度,因此提出了一种基于空间密度聚类和K-shape算法的城市综合体负荷模式聚类方法.首先利用自适应空间密度算法(DBSCAN)根据不同区域的密度大小来提取不同季节下综合体负荷的典型日负荷曲线.然后利用K-shape聚类算法在不同季节下对不同综合体的典型日负荷曲线进行聚类分析.最后将仿真结果与K-means、K-medoids的聚类结果进行对比.仿真结果表明,与其他两种方法相比,提出的DBSCAN-K-shape两阶段负荷模式聚类方法对城市综合体负荷进行聚类在不同的聚类指标下均具有较高的精度.

关键词：城市综合体;负荷预测;日负荷模式;空间密度聚类;K-shape聚类

所属期刊栏目：49

资助基金：国家电网有限公司科技项目资助SGGSJY00PSJS 1900123

在线出版日期：2021-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：37-44