[发明专利]基于聚类算法的负荷模型特征参数提取方法和装置有效
| 申请号： | 202011350230.2 | 申请日： | 2020-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN112419093B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 王颖;王卫;陈茜;赵瑞;陆超;吴沛萱;王海云;周运斌;张再驰;张绍峰;杨莉萍;张雨璇 | 申请（专利权）人： | 清华大学;国网北京市电力公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 韩海花 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于聚类算法的负荷模型特征参数提取方法和装置。该方法包括：获取电力系统多个负荷节点的量测数据；根据量测数据和预设的负荷模型结构，获取量测数据对应的模型辨识参数；根据量测数据和模型辨识参数，获取样本集；计算样本集中任意两个样本之间的拟合度；根据拟合度，获取样本集中每个样本的局部密度；根据拟合度和所述局部密度，获取样本集中每个样本的距离偏量；根据局部密度和距离偏量，确定聚类数量和中心点样本。该方法可将量测数据和模型辨识参数作为聚类特征，将拟合度作为距离度量，确定聚类数量和中心点样本，从而可实现负荷模型特征参数的提取，可满足系统仿真中对负荷模型参数简便性的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 算法 负荷 模型 特征 参数 提取 方法 装置 | ||
【主权项】：
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