基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识

《基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识》是一篇关于电力系统中负荷特性分析与识别的研究论文，全文共36页。该论文旨在通过先进的数据挖掘方法，对不同行业的用电负荷进行分类与特征提取，从而为电力系统的运行、调度以及需求侧管理提供科学依据。

论文首先介绍了行业负荷曲线的基本概念及其在电力系统中的重要性，指出传统方法在处理复杂多变的负荷数据时存在一定的局限性。因此，研究者引入了剪枝策略和密度峰值聚类算法作为关键技术手段，以提高负荷曲线识别的准确性和效率。

剪枝策略主要用于优化数据集，去除冗余信息，提升计算效率；而密度峰值聚类算法则能够有效识别数据中的高密度区域，适用于发现负荷曲线的典型模式。论文详细阐述了这两种方法的原理及实现过程，并结合实际数据进行了实验验证。

研究结果表明，该方法在识别行业典型负荷曲线方面具有较高的准确率和稳定性，能够有效区分不同行业的用电行为特征。此外，论文还讨论了该方法在实际应用中的优势与潜在改进方向，为后续研究提供了参考。

总体而言，这篇论文为电力系统中的负荷特性分析提供了一种新的思路和方法，具有较强的理论价值和实践意义，对于推动智能电网的发展具有积极作用。