【摘 要】
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传统的依据工、商、居民等信息的资源分类方式,难以获得较高的资源响应达标率,降低了用户体验和系统效率。该文提出面向需求响应资源的聚类算法。该算法首先利用傅里叶级数,
【机 构】
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国电南瑞科技股份有限公司; 江苏省电力公司南京电动汽车服务分公司; 中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司; 江苏省电力公司电力科学研究院;
【基金项目】
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科技部智能电网技术与装备重点专项课题(2016YFB0901103)~~
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传统的依据工、商、居民等信息的资源分类方式,难以获得较高的资源响应达标率,降低了用户体验和系统效率。该文提出面向需求响应资源的聚类算法。该算法首先利用傅里叶级数,选取五维低频分量,进行负荷信息的压缩和提取。然后结合资源的出力特性、响应特性等,用向量形式表示需求响应资源,构建了响应资源的表示空间。进一步的,基于模糊C均值的资源聚类算法,对资源进行聚类。最后,算法对系统已执行的需求响应效果进行充分挖掘,利用老化函数、响应达标情况的评分,针对两种不同的达标情况表示方式,实现了资源聚类的修正。实验验证表明,该文所述算法,可以实现资源的聚类,从而显著提升需求响应的效率,提高资源的达标率。
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