改进的模糊c均值法在负荷特性统计数据聚类中的应用-学位论文.doc

电力负荷的特性分析是电力系统运营的关键环节，它关乎到电力系统的稳定性、可靠性和效率。在本篇学位论文中，作者关注的是如何利用改进的模糊C-均值法（FCM）来对负荷特性统计数据进行聚类分析，以提高负荷模型的准确性。模糊C-均值法是一种广泛应用的数据聚类算法，尤其适用于处理具有模糊边界的样本集合，如电力负荷数据，这些数据往往具有不确定性。 论文介绍了电力负荷在电力系统中的重要性，指出建立实际的动态负荷模型对于规划、设计和运行电力系统至关重要。作者提出采用实用化负荷建模思想，通过对负荷特性进行聚类分析，可以为不同的变电站提供更合适的负荷模型。这种方法有助于更准确地预测和控制电力需求，防止过载，确保电网稳定。 在当前的研究现状中，电力负荷建模经历了从早期的简单模型到复杂模型的发展，包括统计综合法和总体测辨法等方法。但现有的负荷模型仍存在不足，特别是在处理地理位置相近但负荷行为各异的变电站数据时。因此，作者引入了模糊C-均值法，这是一种基于模糊集理论的聚类方法，能较好地处理不确定性和模糊性。 论文特别强调了对模糊C-均值法的改进，针对湖南电网48个变电站的负荷统计数据进行了聚类分析。通过对比改进后的聚类结果与未改进的方法，作者证明了改进方案的有效性。改进可能涉及到优化隶属度函数、考虑数据的先验知识或引入其他优化策略，以更好地适应负荷数据的特性。 在聚类分析的应用现状部分，论文可能探讨了传统的聚类方法（如K-means）在负荷特性分析中的局限性，以及为什么选择模糊C-均值法作为改进对象。此外，可能还讨论了其他聚类算法，如层次聚类、DBSCAN等，以及它们与模糊C-均值法的优缺点。 这篇论文的重点在于通过改进的模糊C-均值法，提高对电力负荷特性的分类精度，为变电站负荷模型的建立提供更加精确的基础。这将有助于提升电力系统的整体性能，减少因负荷预测不准确导致的能源浪费和系统故障。通过深入的实证分析和比较，作者证明了所提出的改进策略在处理负荷数据聚类问题上的优越性。