本文關鍵詞：基于譜聚類的城市低電壓分區(qū)治理決策

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【摘要】：在目前配電系統(tǒng)相對發(fā)輸電系統(tǒng)較為落后的電力市場環(huán)境下,低電壓治理是亟須解決的問題。合理地確定治理分區(qū)是科學、有效地進行低電壓治理的重要前提�；谧V聚類算法的城市低電壓分區(qū)方法,首先考慮了最低電壓幅值、低電壓涉及戶數、電壓越(下)限時間及年供電量4個指標構成樣本空間。其次通過歐氏距離建立拉普拉斯(Laplace)矩陣,由Laplace矩陣的相對特征值差自動確定低電壓治理的分區(qū)數目,將Laplace矩陣的前兩個和前三個特征向量映射到二維和三維空間,直觀地劃分治理分區(qū)。然后構造評估函數,評估低電壓分區(qū)的效果,采用k-means算法對特征向量進行聚類,畫出分區(qū)譜系圖,得到層次分明的低電壓分區(qū)治理方案。該算法基于復雜網絡原理,具有嚴謹的理論依據。以江西省某市典型數據為例驗證了所提算法的有效性。
【作者單位】： 南昌大學信息工程學院;國網上饒供電公司;
【分類號】：TM727.2;TM732
【正文快照】： 0引言由于歷史原因,中國配電系統(tǒng)建設相對發(fā)輸電系統(tǒng)較為落后,農村配電網低電壓、供電可靠性低等問題較為突出,其中尤以配電網低電壓問題最為嚴重,危害最大[1]。合理的劃分治理分區(qū)是高效、合理地進行低電壓治理的重要前提。目前國內鮮有文獻對該問題進行過深入研究,國外由于

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1 李小斌;田錚;;基于譜聚類的圖像多尺度隨機樹分割[J];中國科學(E輯:信息科學);2007年08期

2 馬騰;龍翔;馮路;駱沛;吳壯志;;點云模型的譜聚類分割[J];計算機輔助設計與圖形學學報;2012年12期

3 賈建華;焦李成;柳炳祥;;圖像分割的譜聚類集成算法[J];西安交通大學學報;2010年06期

4 張慧;韓崇昭;閆小喜;;概率假設密度濾波的譜聚類目標狀態(tài)提取方法[J];西安交通大學學報;2012年02期

5 余麗潔;李巖;陳寬民;;基于譜聚類的城市軌道站點分類方法[J];交通信息與安全;2014年01期

6 李天云;李想;劉輝軍;王洪濤;;基于譜聚類的電力負荷分類[J];吉林電力;2008年05期

7 王丹丹;周宇;葉慶衛(wèi);王曉東;;基于譜聚類的振動多模態(tài)信號幅譜分割研究與應用[J];中國機械工程;2013年13期

8 王娜;杜海峰;莊健;王孫安;;用于故障診斷的網絡分割譜聚類方法[J];機械工程學報;2008年10期

9 李展;彭進業(yè);溫超;;基于譜聚類和多示例學習的圖像檢索方法[J];華南理工大學學報(自然科學版);2011年07期

10 王超;王曉英;王飛;;基于譜聚類的空域扇區(qū)分割[J];計算機應用研究;2014年06期

中國博士學位論文全文數據庫 前1條

1 孔敏;關聯(lián)圖的譜分析及譜聚類方法研究[D];安徽大學;2006年

中國碩士學位論文全文數據庫 前10條

1 陳昭彤;基于拓撲勢和譜聚類的社區(qū)發(fā)現研究[D];中國礦業(yè)大學;2015年

2 張吉文;基于譜聚類的文本聚類算法研究[D];貴州大學;2015年

3 李偉龍;基于面向對象SVM和譜聚類的極化SAR分類[D];西安電子科技大學;2014年

4 崔竹冬;基于譜聚類的三維血管點云分割技術研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2016年

5 崔海玉;基于譜聚類的域間社區(qū)挖掘算法研究[D];大連海事大學;2016年

6 付剛;基于譜聚類的混合流形學習算法研究[D];安徽理工大學;2016年

7 林珍香;基于譜聚類的個性化推薦系統(tǒng)研究[D];福建農林大學;2016年

8 何心琪;基于譜聚類的水聲圖像分割技術研究[D];哈爾濱工程大學;2013年

9 趙冬琴;基于譜聚類的MCI影像學分類特征研究與應用[D];太原理工大學;2014年

10 張俊英;基于譜聚類的圖書目錄重構[D];浙江大學;2010年

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本文編號：1211390