基于模糊綜合評價的聚類分析在電力負荷建模中的應(yīng)用

韓肖清，姚 岳

（太原理工大學(xué)電氣與動力工程學(xué)院，山西 太原 030024）

基于模糊綜合評價的聚類分析在電力負荷建模中的應(yīng)用

韓肖清，姚 岳

（太原理工大學(xué)電氣與動力工程學(xué)院，山西 太原 030024）

闡述了在電力負荷建模中，統(tǒng)計綜合法建模是以典型用戶的選取為基礎(chǔ)的，在此基礎(chǔ)上，通過分析變電站綜合負荷的構(gòu)成以及用戶設(shè)備容量比例，提出了基于模糊綜合評價的聚類和模糊C均值聚類兩種方法，并對某市工業(yè)典型用戶進行分類，結(jié)果表明基于模糊綜合評價的聚類分析能夠克服模糊C均值聚類法中主觀差異性對分類的影響，概念更為清晰，聚類結(jié)果更為合理。

電力系統(tǒng)；負荷建模；統(tǒng)計綜合法；模糊綜合評價；模糊聚類

0 引言

負荷建模一直是電力系統(tǒng)分析中需要解決的課題之一。在進行系統(tǒng)分析和潮流計算時，采用不當(dāng)?shù)呢摵赡Ｐ蜁玫脚c實際情況不一致的結(jié)果[1]。其中節(jié)點處負荷的參數(shù)選取就影響著潮流結(jié)果，一般負荷模型采用恰當(dāng)?shù)膬绾瘮?shù)模型加電動機的綜合負荷模型時就可以很好地進行潮流計算。而通過對不同用戶的聚類分析，歸納出行業(yè)特性參數(shù)從而最終確定節(jié)點負荷參數(shù)是負荷建模的重要一步。

本文提出的基于模糊綜合評價的聚類分析是不同于模糊C均值聚類FCM（Fuzzy CMeans） 法的一種分類方法，該方法有效克服了對平滑因子以及初始中心矩陣的選取，同時對用戶加入了綜合評價體系，可以準確優(yōu)選用戶，從而為負荷模型的建立提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)?！?br>