Abstract

The load curve clustering for electrical customers traditionally is based on the 24- dimension input space. It means that every load curve is considered as an element with 24 attributes corresponding to 24 load values per 0day. But in some cases, the load curve itself can not lead to the right cluster when the two curves have different forms but have the same distance to the third one. To overcome this limitation, the present paper pays attention to the selection of the input space. From each load curve, the tangent curve will be received. Now the clustering will be based not only on the load curve but on the tangent curve. The clustering techniques used the Pulsar algorithm with some modifications to fit the input space. Examining for the electrical load curve of Ho Chi Minh city constumers, the propose approach has achieved the best results.

Highlights

  • The load curve clustering for electrical customers traditionally is based on the 24dimension input space

  • It means that every load curve is considered as an element with 24 attributes corresponding to 24 load values per 0day

  • The load curve itself can not lead to the right cluster when the two curves have different forms but have the same distance to the third one

Read more

Summary

GIỚI THIỆU

Phân loại đồ thị phụ tải điện nhằm mục đích tìm ra các nhóm phụ tải có cùng hình dạng đồ thị dùng điện. Trong việc phân loại đồ thị phụ tải của một khách hàng, lượng đồ thị rất lớn và các đồ thị có thể được biểu diễn trong hệ đơn vị có tên. Hầu như các công trình đều coi đồ thị phụ tải như một phần tử với 24 đặc tính tương ứng với tải của 24 giờ trong ngày. Một số rất ít tác giả như trong [4] [5] lại sử dụng một vài chỉ số của đồ thị làm đặc tính là: Pmean-day/ Pmax; Pmin /Pmax; Pmin / Pmean-day với Pmean-day , Pmin , Pmax –trị tải trung bình, bé nhất và lớn nhất của đồ thị phụ tải ngày. Ý tưởng trong [6] được áp dụng cho gần 30 khách hàng lại dựa trên đồ thị hê số góc và không sử dụng khoảng cách Ơclit. Bài báo này sẽ tập trung vào tìm kiếm các đặc tính của (1) và áp dụng thuật toán Pulsar [7] để phân nhóm

CÁC ĐẶC TÍNH CHO PHÂN NHÓM ĐỒ THỊ PHỤ TẢI
Thuật toán Pulsar truyền thống
Thuật toán Pulsar cải biên
ÁP DỤNG
Giải thuật Pulsar truyền thống
Giải thuật Pulsar cải biên 1
Giải thuật Pulsar cải biên 2
Năm 2012
KẾT LUẬN
Full Text
Paper version not known

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.