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基于改进K-means聚类的风光发电场景划分 下载：13 浏览：187

宋学伟1 刘玉瑶2 《发电技术与研究》 2020年12期

摘要:
针对可再生能源发电,尤其是风力、光伏发电的出力不确定性问题,结合改进后的K-means聚类方法对发电的状态进行场景划分。首先建立风力、光伏发电的不确定性模型,选用合适的概率密度函数进行拟合;之后结合密度聚类和提出的混合评价函数,对基本的K-means聚类算法进行改进,解决了算法的初始聚类中心和聚类个数难以选取的问题;然后运用改进后的K-means聚类对某地风力、光伏发电场景进行聚类划分,从而将不确定性问题转化成确定性问题。最后通过对场景划分的算例进行分析,验证了所提方法的工程实用性。

改进的k-means聚类算法在公交IC卡数据分析中的应用研究 下载：68 浏览：475

杨健兵 《软件工程研究》 2019年11期

摘要:
针对传统k-means算法中初始聚类中心随机确定的问题,提出k-means改进算法。首先,定义变量权值,权值的大小等于样本密度乘以簇间距离除以簇内样本平均距离,通过最大权值来确定聚类中心,克服了随机确定聚类中心的不稳定性。然后在Hadoop平台上用Map-Reduce框架下实现算法的并行化。最后以南通公交IC刷卡记录为例,通过改进的k-means聚类算法进行IC卡刷卡记录的分析。实验表明,在Hadoop平台下改进k-means算法运行稳定、可靠,具有很好的聚类效果。

基于电子作业挖掘的学生学习预警模型研究 下载：57 浏览：470

张笑非 段先华 刘镇 钱萍 ​ 《软件工程研究》 2019年9期

摘要:
混合式教学的普及使得电子作业成为一种评价学生学习效果的重要数据来源,利用机器学习对电子作业进行建模是对学生学习预警的一种有益探索。本文在对电子作业进行分词和向量化基础上,通过k-means聚类和轮廓系数来判断其语义的多样性,通过计算文档向量相似性矩阵的网络效率来评价电子作业的中心性。实验结果显示,该方法可以有效寻找电子作业聚类效果最优时的簇类多样性,也可以有效评价电子作业相似度的网络中心性。因此,该方法作为一种学生学习预警模型,可以对电子作业文档的多样性和中心性给出客观的总体评价。

基于改进自适应遗传算法的K-means聚类算法研究 下载：87 浏览：422

佟昕 《能源学报》 2018年7期

摘要:
文中提出了一种基于改进自适应遗传算法的K-means聚类算法。利用仿真实验分别对确定聚类数目k和不确定聚类数目k的聚类算法进行测试,通过与传统聚类算法进行比较,实验结果显示动态确定聚类数目k的聚类算法的有效性。

基于区间2-型模糊度量的粗糙K-means聚类算法 下载：89 浏览：492

逯瑞强1 马福民1 张腾飞2 《人工智能研究》 2018年5期

摘要:
现有粗糙K-means聚类算法及系列改进、衍生算法均是从不同角度描述交叉类簇边界区域中的不确定性数据对象,却忽视类簇间规模的不均衡对聚类迭代过程及结果的影响.文中引入区间2-型模糊集的概念度量类簇的边界区域数据对象,提出基于区间2-型模糊度量的粗糙K-means聚类算法.首先根据类簇的数据分布生成边界区域样本对交叉类簇的隶属度区间,体现数据样本的空间分布信息.然后进一步考虑类簇的数据样本规模,在隶属度区间的基础上自适应地调整边界区域的样本对交叉类簇的影响系数.文中算法削弱边界区域对较小规模类簇的中心均值迭代的不利影响,提高聚类精度.在人工数据集及UCI标准数据集的测试分析验证算法的有效性.

基于K-means聚类技术改进的多线性蒙特卡洛概率能流算法 下载：81 浏览：435

靳康萌 张沛 邓晓洋 谢桦 《电网技术研究》 2019年5期

摘要:
可再生能源的间歇性出力以及负荷的波动给综合能源系统(integrated energy systems,IES)引入了大量不确定性因素。提出了一种基于K-means聚类技术改进的多线性蒙特卡洛概率能流计算方法。首先,引入输入随机变量整体灵敏度系数概念,并以权重系数的形式修正输入随机变量样本,改进K-means聚类效果,确保各聚类簇均具有较小的波动范围。然后,采用多线性化求解思路进行概率能流计算,即对聚类中心进行确定性能流计算,而各聚类簇中输入随机变量样本利用同一簇聚类中心处得到的状态变量和雅可比矩阵进行线性化能流求解,从而减少了迭代过程,提高计算效率。以IEEE57节点电力系统和14节点天然气网络构成的IES为算例,验证了所提方法比传统蒙特卡洛法具有更高的计算效率,相比现有多线性蒙特卡洛算法具有更高的准确性和计算效率。

基于DPK-means和ELM的日前光伏发电功率预测 下载：81 浏览：468

李雯 魏斌 韩肖清 郭玲娟 《电力研究》 2020年11期

摘要:
日前光伏发电功率预测是电网经济调度的重要依据。针对K均值(K-means)聚类算法初始聚类中心和聚类数目不易确定的问题和传统神经网络训练参数较多、易陷入局部最优等缺陷,构建了DPK-means和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的组合预测算法实现日前光伏发电功率的预测模型。首先,采用密度峰值法(density peaks clustering,DPC)对K-means聚类进行优化,解决了Kmeans算法初始聚类中心和聚类数目不易确定的问题。然后,在利用DPK-means算法对历史气象数据样本聚类分析的基础上,建立ELM预测模型实现日前光伏发电功率的预测。经实测数据验证可知,所提出的组合预测算法可得到较好的预测结果,具有较强的实用性。
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