基于欧氏动态时间弯曲距离与熵权法的负荷曲线聚类方法

发布时间：2024-01-27 06:39

　　为了改善目前负荷建模中聚类方法相似度衡量不准确及聚类结果质量较差的问题,综合运用k-means及熵权法原理,提出一种基于欧氏距离与动态时间弯曲距离的日负荷曲线聚类方法。首先,采用欧氏距离与动态时间弯曲距离分别衡量日负荷曲线的整体分布特性、局部动态特性与整体动态特性。然后,引入熵权法自适应配置3种特性的权重系数。最后,采用k-means聚类算法,以所提相似度衡量方法为依据,对用电日负荷曲线进行聚类。算例对某省区电网典型用户的日负荷曲线展开聚类分析,结果表明所提方法相似度衡量指标合理,且在聚类质量、鲁棒性等方面具有一定的优越性,可以真实反映该地区的用户用电特性,满足在线负荷建模的应用需求。

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引言
1 曲线相似度特性的量度方法
    1.1 负荷曲线相似度特性
    1.2 欧氏距离
    1.3 DTW距离
        1.3.1 DTW路径
        1.3.2 DTW算法
2 欧氏DTW距离日负荷曲线聚类方法
    2.1 引入DTW算法的必要性分析
    2.2 曲线局部动态特性映射
    2.3 欧氏DTW距离的曲线相似性描述
    2.4 基于熵权法的权重选取
    2.5 聚类质量检验指标
    2.6 算法实现过程
3 算例分析
    3.1 实例检验与比较
    3.2 算法鲁棒性分析
    3.3 相似度指标对聚类效率的影响
    3.4 相似度权重对聚类质量的影响
4 结语
附录A



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