本文的主要研究内容是针对光伏曲线的聚类分析。首先，通过实验采集了光伏曲线的原始数据集，然后进行数据预处理，包括数据清洗、归一化等操作。接着，使用MATLAB平台编写了K-means算法的代码，并对其进行了深入的加工和处理。最终得到了聚类结果，即各类曲线的数量以及各类曲线的概率等信息。通过与《基于改进 K-means 聚类...
主要内容:代码主要做的是一个光伏曲线聚类的模型,采用的是较为基础的K-means算法,经过matlab求解后,代码可以直接输出光伏原始数据集、聚类后的数据集,各类曲线的数量以及各类曲线的概率,数据显示结果非常清晰,而且求解的效果更好,已经对代码进行了深入的加工和处理,出图效果非常好...
基于ART2网络和K-means算法的光伏发电功率曲线聚类的中期报告一、项目介绍本项目旨在利用ART2网络和K-means算法对光伏发电功率曲线进行聚类分析,以实现对光伏发电系统的监测和管理。具体来说,我们将从光伏发电系统获取到数据,对数据进行预处理和特征提取,然后使用ART2网络和K-means算法对数据进行聚类,并通过可视化的方式...
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
聚类结果功率曲线光伏发电算法MATLAB环境实测数据俄勒冈州采用ART2神经网络结合K—means算法,对美国俄勒冈州Ashland电站(5kW)2001年全年的实测数据在MATLAB环境下进行详细分析运算,并引用BMP指标对聚类结果进行评估.结果表明,该方法能有效地从峰值大小,曲线形状等方面对历史数据实现准确分类.李旻炫长沙理工大学陈众长沙理工...
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
聚类算法KMeans 1. 算法 1.1. 算法步骤 1.2. 复杂度 2. 优缺点 3. 算法调优 & 改进 3.1. 数据预处理 3.2. 合理选择 K 值 3.3. 采用核函数 3.4. K-Means++ 3.5. KMeans代码 3.6. ISODATA 4. 收敛证明 K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法,其认为两个目标的距离越近,相似度越大。
主要研究内容 为了进一步提高光伏电站功率预测的准确性与电力系统运行的稳定性,本文提出一种基于K-means++层次聚类和深度学习混合模型的短期光伏功率预测模型。步骤为:使用K-means++层次聚类算法将新疆伊犁地区某光伏电站的历史数据按季节聚类为...
1.2K-Means算法 在众多基于划分方法的聚类算法中,K-Means算法是最著名和最常用的算法之一。K-Means算法以k为输入参数,将给定的n个对象,划分为k个簇,使得簇内的对象相似度高,而不同簇内的对象的相似度低。 K-Means 算法的主要流程如下: (1)在给定的n个对象中,随机选取k个对象,作为每一个簇的初始均值(中心...