线损K-Means聚类算法果蝇算法多分类相关向量机配电网线损计算是配电网线损管理和分析的一项重要技术措施.针对传统配电网理论计算不能自动实现,工作量大,计算结果不准确等问题,提出了一种基于K-Means聚类和果蝇算法优化多分类相关向量机(Multi classification correlation vector machine,MRVM)的快速计算低压台区线损计算方法...
并预处理;步骤S2:基于预处理后的台区的线损数据,通过k‑medoids聚类算法进行聚类分析,每个台区得到两个变量,一个是聚类中心点,另一个是欧氏距离;步骤S3:基于聚类中心点初步判断台区是否异常,若正常,则通过判断欧氏距离是否大于阈值进一步判断台区是否异常。
基于同期特征与改进K-means聚类的配电网异常线损诊断方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于同期特征与改进K-means聚类的配电网异常线损诊断方法说明:本发明公开一种基于同期特征与改进K‑means聚类的配电网异常线损诊断方法,包括1、采集配电网...专利查询请上爱企查
线损K-Means聚类算法果蝇算法多分类相关向量机配电网线损计算是配电网线损管理和分析的一项重要技术措施.针对传统配电网理论计算不能自动实现,工作量大,计算结果不准确等问题,提出了一种基于K-Means聚类和果蝇算法优化多分类相关向量机(Multi classification correlation vector machine,MRVM)的快速计算低压台区线损计算方法...
改进K-Means聚类算法LM算法优化的BP神经网络配电网线损管理中面临的主要问题有表计配置不齐备,运行数据不易收集,元件和节点数过多.这些问题导致线损率计算工作十分繁杂.提出了一种基于改进 K-Means聚类算法和 Levenberg-Marquardt(LM)算法优化的 BP 神经网络模型快速计算低压台区线损率的方法,并通过编程加以实现.根据...
基于同期特征与改进K-means聚类的配电网异常线损诊断方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于同期特征与改进K-means聚类的配电网异常线损诊断方法说明:本发明公开一种基于同期特征与改进K‑means聚类的配电网异常线损诊断方法,包括1、采集配电网...专利查询请上爱企查
本发明公开一种基于同期特征与改进Kmeans聚类的配电网异常线损诊断方法,包括:1,采集配电网某条线路的线损数据;构建出能反映异常原因的3个关键性指标:实时线损率,近24小时的平均线损率和线损畸变率;步骤2,对异常线损的特征和原因进行分类,初步建立线损异常诊断模式;步骤3,采用改进的Kmeans聚类方法,确定聚类的数量,...
本发明公开一种基于同期特征与改进Kmeans聚类的配电网异常线损诊断方法,包括:1,采集配电网某条线路的线损数据;构建出能反映异常原因的3个关键性指标:实时线损率,近24小时的平均线损率和线损畸变率;步骤2,对异常线损的特征和原因进行分类,初步建立线损异常诊断模式;步骤3,采用改进的Kmeans聚类方法,确定聚类的数量,...