[发明专利]基于聚类及神经网络的广义负荷建模方法在审
| 申请号： | 201911201936.X | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN110991638A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 吴奎华;吴健;冯亮;杨波;綦陆杰;赵韧;王延朔;黄开艺;艾芊 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司聊城供电公司;国家电网有限公司;上海交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 252000 *** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于聚类及神经网络的广义负荷建模方法，涉及广义负荷建模领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、基于主成分分析对多维的负荷数据进行降维，获得降维数据；步骤2、采用K‑means算法对所述降维数据进行大时间尺度和小时间尺度的聚类分析，获得聚类数据；步骤3、对所述聚类数据进行RBF神经网络建模，构建广义负荷模型。本发明根据广义负荷的多影响因素，以重要性为优先级处理大量多维数据，实现了数据的精准采集与有效利用；包含传统负荷、可再生能源、电动汽车的配网中，实现广义负荷时变性、温度相关性的分析；本发明提供的模型的使用较为便捷，应用范围较广。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 广义 负荷 建模 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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