基于信息熵分段聚合近似和谱聚类的负荷分类方法-中国电机工程学报.PDF

第 37 卷 第 8 期 中 国 电 机 工 程 学 报 Vol.37 No.8 Apr. 20, 2017 2242 2017 年 4 月 20 日 Proceedings of the CSEE ©2017 Chin.Soc.for Elec.Eng. DOI ：10.13334/j.0258-8013.pcsee.160279 文章编号：0258-8013 (2017) 08-2242-11 中图分类号：TM 73 基于信息熵分段聚合近似和谱聚类的 负荷分类方法 1 1 1 2 1 3 林顺富 ，田二伟 ，符杨 ，汤晓栋 ，李东东 ，王群京 (1．上海电力学院电气工程学院，上海市 杨浦区 200090 ；2．上海电器科学研究所，上海市 杨浦区 200063 ； 3．安徽大学电气工程与自动化学院，安徽省 合肥市 230601) Power Load Classification Method Based on Information Entropy Piecewise Aggregate Approximation and Spectral Clustering 1 1 1 2 1 3 LIN Shunfu , TIAN Erwei , FU Yang , TANG Xiaodong , LI Dongdong , WANG Qunjing (1. College of Electrical Engineering, Shanghai University of Electric Power, Yangpu District, Shanghai 200090, China; 2. Shanghai Electrical Apparatus Research Institute, Yangpu District, Shanghai 200063, China; 3. School of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei 230601, Anhui Province, China) ABSTRACT: Due to the increasing trend of massive and 摘要：居民和商业负荷参与需求响应项目时，负荷数据日趋 multidimensional load data, the data dimension reduction and 多维化和海量化，需要对其进行降维分类处理。提出一种基 classification processing is required when the residential and 于信息熵分段聚合近似 (information entropy piecewise commercial loads participate in the demand response programs. aggregate approximation，IEPAA)和谱聚类的负荷分类方法。 A novel method based on the information entropy piecewise 首先采用 IEPAA 对典型日负荷数据集进行可变时间分辨率 aggregate approximation (IEPAA) and