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基于ART2wNF神经网络和K—means算法的光伏输出功率曲线聚类

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Based on the ART2wNF Neural Network and K-means Algorithm of Photovoltaic Power Generation Power Curve Clustering
作者:
李奇;陈众;王允彬;谭芝;汤敏;...
作者机构:
长沙理工大学 电气与信息工程学院,长沙,410076
国网安徽电力公司 阜阳供电公司,安徽阜阳,236000
语种:
中文
关键词:
光伏发电;曲线聚类;ART2wNF神经网络;K-means算法
关键词(英文):
K—means;photovoltaic power generation;cluster;ART2wNF neural network;K-means algorithm
期刊:
电力学报
ISSN:
1005-6548
年:
2014
卷:
29
期:
2
页码:
119-123+155
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
电气与信息工程学院
摘要:
为弥补传统单一聚类方法存在的各种缺陷,提出一种将K-means算法和ART2wNF网络相结合的聚类方法来对数据进行处理,以提高数据聚类的精确性和可靠性.结合Ashland光伏电站(5 kW) 2001全年的实测数据,详细说明了数据在该方法下的聚类流程,并绘制出聚类效果图,完成了对各类数据的对比分析,验证了该聚类方法的精度和可靠性.
摘要(英文):
To make up for the defects existing in the tradi- tional single clustering methods, this paper creatively combines classical ART2wNF neural network clustering algorithm with K-means algorithm and form a new "double standard, double clustering" comprehensive clustering method. It incorporates Ashland photovoltaic power station (5 kW) measured data of 2001 to get detailed instructions on how the data according to the procedures followed in the K-means algorithm and the ART2wNF neural network to complete clustering, draw out the clustering res...

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