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- 2017
引入改进模糊C均值聚类的负荷数据辨识及修复方法Keywords: 负荷曲线聚类,模糊C均值聚类,数据辨识,爬山法,可行域矩阵,load curve clustering, fuzzy C-means clustering, data identification, mountaineering, feasible region matrix Abstract: 高级量测体系的建设促使大量用电负荷数据增加了可观性，但由于通信等原因，量测数据中存在不良数据。文中提出一种引入改进模糊C均值(FCM)聚类算法的负荷数据辨识及修复方法，该方法利用快速爬山技术，对标准FCM聚类算法中聚类数目难以预先确定、初始聚类中心随机选取等缺点进行改进，实现用电负荷数据的精准聚类。在此基础上提取可行域矩阵及特征曲线，实现对新量测数据的辨识及修正。最后采用某地实际负荷测量数据进行分析，并通过与基于标准FCM聚类算法的对比，验证了该方法的快速性、高效性及其应用前景
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