26、基于k-means算法的光伏曲线聚类方法研究.rar

上传者: shanlei666 | 上传时间: 2022-05-14 18:38:35 | 文件大小: 5.09MB | 文件类型: RAR
代码主要做的是一个光伏曲线聚类的模型,采用的是较为基础的K-means算法,经过matlab求解后,代码可以直接输出光伏原始数据集、聚类后的数据集,各类曲线的数量以及各类曲线的概率,数据显示结果非常清晰,而且求解的效果更好,店主已经对代码进行了深入的加工和处理,出图效果非常好;参考文档:《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》仅部分参考,非完全复现;仿真平台:MATLAB平台

文件下载

资源详情

[{"title":"( 13 个子文件 5.09MB ) 26、基于k-means算法的光伏曲线聚类方法研究.rar","children":[{"title":"26、基于k-means算法的光伏曲线聚类方法研究","children":[{"title":"基于改进K-means聚类的风光发电场景划分_宋学伟.pdf <span style='color:#111;'> 563.03KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"基于Kmeans算法的光伏曲线聚类","children":[{"title":"PVYToffis201617.csv <span style='color:#111;'> 794.19KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"cluster1.png <span style='color:#111;'> 24.29KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"cluster2.png <span style='color:#111;'> 28.51KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"AnnualEnergyPVDurationCurve.png <span style='color:#111;'> 53.27KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"PV2016_2017_Cyp_Toffis.xlsx <span style='color:#111;'> 678.11KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"PVDaily1year.png <span style='color:#111;'> 499.15KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"PVDailyClusters.png <span style='color:#111;'> 81.89KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"cluster3.png <span style='color:#111;'> 28.80KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ClusterPVdata.m <span style='color:#111;'> 4.53KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ClusteringDiagram.vsdx <span style='color:#111;'> 573.88KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ClusteringDiagram.png <span style='color:#111;'> 108.51KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false},{"title":"基于改进k-means算法的VPP负荷曲线聚类方法及应用_艾欣.pdf <span style='color:#111;'> 4.11MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明