考虑双尺度相似性的负荷曲线集成谱聚类算法

《考虑双尺度相似性的负荷曲线集成谱聚类算法》是一篇关于电力系统负荷数据分析的学术论文，全文共36页。该研究针对传统负荷曲线聚类方法在处理复杂性和多样性负荷数据时存在的不足，提出了一种新的集成谱聚类算法。

论文首先分析了负荷曲线的特征和传统聚类方法的局限性，指出单一尺度下的相似性度量难以全面反映负荷曲线的复杂结构。为解决这一问题，作者引入了双尺度相似性概念，即在时间尺度和频率尺度上分别计算负荷曲线的相似性，从而更全面地捕捉负荷模式的变化。

在此基础上，论文提出了一种基于双尺度相似性的集成谱聚类算法。该算法通过构建双尺度相似性矩阵，结合谱聚类方法对负荷曲线进行分组。同时，为了提高算法的鲁棒性和稳定性，采用了集成学习的思想，通过多个基聚类器的组合来优化最终的聚类结果。

实验部分使用真实电力系统的负荷数据进行了验证，结果表明，与传统方法相比，该算法在聚类精度、稳定性以及对异常数据的适应性方面均有显著提升。此外，论文还对算法的参数设置、运行效率等进行了详细分析，为实际应用提供了理论支持。

综上所述，《考虑双尺度相似性的负荷曲线集成谱聚类算法》为电力系统负荷分析提供了一个新颖且有效的技术手段，具有重要的理论价值和实际应用前景。