电力负荷曲线聚类是配用电系统的基础，对负荷管理具有重大意义。采用基于核方法的聚类算法提高负荷曲线聚类的准确性，通过点积的方式构造核矩阵，再将数据映射到高维空间中进行聚类，进而加大数据的可分性。同时，针对核矩阵的规模大、计算复杂的问题，提出使用核主成分与缩减矩阵规模对该方法进行优化。实验过程中采用美国能源部开发能源信息网站提供的负荷数据进行聚类，并以Davies-Bouldin聚类有效性指标评估效果。结果表明该方法具有较好的划分能力，可以提高负荷曲线聚类的准确性。
2021-11-24 15:15:32
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【预测模型】基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机lssvm求解短期电力负荷预测matlab源码.zip
2021-11-24 09:01:59
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专注于分享4/5G网优资料：包括网络优化基础原理资料、各厂家常用网管指导、接入、切换、掉线、高丢包、干扰分析、速率、容量负载均衡、覆盖单验簇优化、各类网优常用工具合集
2021-11-20 22:30:27
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针对传统配电网充电负荷需求模拟方法造成网络负荷损耗量较大的问题，提出一种基于电动汽车接入充电的配电网充电负荷需求模拟方法。首先统计各区域用电负荷计算值，综合用电规划裕度和用电功率，计算配电网电变压器总容量参数，然后分析电动汽车接入配电网充电设计的电网侧利益方，建立有序充电目标函数，最后引用正态分布，控制充电负荷的随机性，实现配电网充电负荷需求的模拟。仿真实验结果表明，与两种传统配电网充电负荷需求模拟方法相比，所设计的模拟方法网络负荷损耗量最小，有利于电动汽车接入充电的配电网充电的实际应用。
2021-11-20 16:14:20
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通过研究不同类型电动汽车的充电特性，针对混合电动汽车改进了初始荷电状态的抽样方法；计及充电时间长度对开始充电时刻选择的影响，同时引入电动汽车实时充电数量的随机因素，建立了多种类型电动汽车充电负荷需求的概率模型。某地的配电网负荷数据和IEEE 34节点系统算例结果表明，在电动汽车渗透率相同的情况下，其充电高峰时段工作日负荷高于休息日负荷；适当提高换电池电动汽车比例可以降低电动汽车对配电网带来的负荷冲击。
2021-11-20 00:24:30
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