基于改进K-means的负荷坏数据修正

摘要：

首先分析了使用移动平均值和K-means聚类分析两种方法进行负荷坏数据辨识和修正时存在的问题，即移动平均值方法难以有效辨识成片坏数据，K-means聚类分析方法易出现误识别和漏识别。针对此问题，本文提出了一种改进方法，即先利用移动平均值方法识别出可疑点，然后再利用K-means方法辨别可疑点及可疑点之间的点是否为坏数据。最后结合江苏某地区的实际负荷数据进行具体分析，验证了所提方法的有效性。

关键词： 电力系统 负荷数据 坏数据修正 移动平均值 K-means聚类分析

作者: 李刚 张凯锋 王一清 邓胜

作者单位: 复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室(东南大学自动化学院),江苏,南京 210096

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 838-841

在线出版日期: 2008-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）