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王青磊, 夏世超, 沈颖, 等. 基于机器学习算法的电力用户参与负荷调节特征模糊聚类[J]. 电力信息与通信技术, 2026,24(5):57-64.
王青磊, 夏世超, 沈颖, et al. 基于机器学习算法的电力用户参与负荷调节特征模糊聚类[J]. 2026, 24(5): 57-64.
王青磊, 夏世超, 沈颖, 等. 基于机器学习算法的电力用户参与负荷调节特征模糊聚类[J]. 电力信息与通信技术, 2026,24(5):57-64. DOI: 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.05.07.
王青磊, 夏世超, 沈颖, et al. 基于机器学习算法的电力用户参与负荷调节特征模糊聚类[J]. 2026, 24(5): 57-64. DOI: 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.05.07.
为实现电力负荷的有效调节,现阶段按照用户类型进行负荷聚类的方法,均在负荷数值分布下考虑电力用户用电特征的相似性,这种固有模态容易忽略非充分特点的用户特征,使得其负荷数据缺失,不能全面聚类电力用户的用电行为,无法区分负荷形态上的细微差异,具有较大的局限性。文章提出基于机器学习算法的电力用户参与负荷调节特征模糊聚类方法。首先,利用低秩张量补全模型及缺失的负荷数据;其次,通过模糊C-均值算法一次聚类负荷特征数据中描述用户的负荷特性的相关数据;再次,通过自组织映射(self-organizing map
SOM)神经网络,基于用户用电行为影响因素数据,获取能够描述用户参与负荷调节的可调节潜力的二次聚类结果;最后,引入反向修正策略,调整聚类中心的位置和聚类成员分配,修正一次二次聚类结果,有效区分负荷形态上的细微差异,输出能够描述参与负荷可调节能力的负荷特征综合聚类结果。测试结果显示:该方法有效完成缺失数据补全,聚类分离性和有效性函数的值均在0.9以上,负荷特性覆盖率均在90%以上,能够较好地描述负荷的变化情况,为负荷调节提供可靠依据。
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