基于FCM配电侧典型电力日负荷曲线分类研究  

Typical Power Daily Load Classification Based on Fuzzy C-means Clustering Algorithm

作　　者：方茂益 孙志杰[1] 周国鹏[1] 谢枫[1] 王鹏伍[1] 周辛南 

机构地区：[1]国网冀北电力有限公司电力科学研究院(华北电力科学研究院有限责任公司),北京100045

出　　处：《华北电力技术》2016年第11期15-19,共5页North China Electric Power

摘　　要：关于典型电力日负荷曲线,利用模糊C均值(FCM)的聚类方法,通过对典型工作日负荷历史数据进行聚类,得到典型工作日季节性电力日负荷曲线。该典型电力日负荷曲线对于负荷预测、控制、用电异常甚至是电价目录制定和开发营销策略等都有着指导作用。About typical power daily load curve, this paper uses the fuzzy C-means （FCM） clustering method, through the typical weekday load historical data clustering, the typical weekday seasonal power daily load curve has been obtained. The typical power daily load curve has an important guiding role on load forecasting, load control, power anomaly detection, and even setting electricity price catalog and developing marketing strategies.

关 键 词：模糊C均值 典型季节性日负荷曲线 负荷特性 聚类分析 电力负荷预测 

分 类 号：TM715[电气工程—电力系统及自动化]