基于模糊c均值聚類的分類分時電價研究.pdf

1、隨著第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和居民生活用電的不斷攀升，電網(wǎng)峰谷差和最大負荷越來越大，對電網(wǎng)的穩(wěn)定和供電質(zhì)量帶來了不利的影響。為緩解這種電力緊張的局面，國家大力推廣需求側(cè)管理(Demand Side Management，DSM)，而分時電價是一種有效的DSM激勵手段。我國從上世紀八十年代開始試行分時電價,近幾年已經(jīng)初見成效，但是我國分時電價的實施仍然存在很多問題。
　　 目前，我國對不同類型的電力用戶采取同一種分時電價，然而不同的電力用戶

2、其負荷特性并不相同。根據(jù)這一特點，可以改變傳統(tǒng)的“一刀切”的分時電價定價方法，實行分類分時電價，即為不同類型的電力用戶制定符合其用電方式的分時電價?，F(xiàn)階段我國對電力用戶的分類是通過需求分析，按照電力用戶性質(zhì)和營銷業(yè)務(wù)需要來劃分的，不能反映電力用戶的負荷特性。
　　 針對這個問題，本文根據(jù)電力用戶的負荷曲線，通過模糊c均值(Fuzzyc-Means，F(xiàn)CM)聚類算法對電力用戶進行了聚類分析，將電力用戶分為了特征明顯的六類。FCM聚

3、類算法是基于目標函數(shù)的聚類算法中理論最為完善、應(yīng)用最為廣泛的一種算法。由于FCM算法的初始化和參數(shù)確定對聚類效果有很大的影響，因此本文通過減法聚類算法、模糊決策算法和聚類有效性函數(shù)對FCM算法進行了初始化和參數(shù)的優(yōu)化，得到了比較科學(xué)、合理的聚類結(jié)果。
　　 在對電力用戶分類的基礎(chǔ)上，本文通過模糊隸屬度和FCM聚類算法對電網(wǎng)綜合負荷進行了峰平谷時段的劃分，通過各類用戶綜合負荷曲線對其需求響應(yīng)度進行了分析，通過電量轉(zhuǎn)移仿真分析了各類