基于Qt的負(fù)荷模式提取與識別系統(tǒng)研究與開發(fā).pdf

1、當(dāng)前，傳感器、智能儀表等先進(jìn)計量裝置被越來越多地安裝在配電網(wǎng)中，那些采集到的電力用戶電能消費(fèi)信息就構(gòu)成了各個監(jiān)測點(diǎn)的負(fù)荷曲線。對負(fù)荷曲線進(jìn)行聚類分析獲取電力用戶典型負(fù)荷曲線和負(fù)荷特性對于改善電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性，提高電網(wǎng)資產(chǎn)利用效率，節(jié)約能源具有重要意義。電力用戶負(fù)荷模式提取與識別已成為國內(nèi)外研究熱點(diǎn)。
　　本文對電力用戶負(fù)荷模式提取與識別涉及的相關(guān)問題進(jìn)行了研究，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷模式提取與識別系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)。主要內(nèi)容包括：

2、（1）首先對負(fù)荷模式提取過程中采用的規(guī)范化方法和聚類算法進(jìn)行了詳細(xì)介紹，總結(jié)歸納了常用的聚類有效性評價指標(biāo)，并對負(fù)荷模式提取與識別過程使用的時間序列相似性度量方法進(jìn)行了闡述。（2）對負(fù)荷模式提取過程中多環(huán)節(jié)多因素對負(fù)荷模式聚類結(jié)果的影響進(jìn)行了深入研究，主要從規(guī)范化方式對聚類結(jié)果的影響、聚類結(jié)果對數(shù)據(jù)集的依賴性、算法的穩(wěn)定性、算法對數(shù)據(jù)輸入順序的敏感性4個方面對k-means、FCM、SOM、層次聚類和譜聚類5種算法進(jìn)行了分析，并從聚類效

3、果給出了他們之間的匹配關(guān)系。（3）對負(fù)荷模式快速提取方法進(jìn)行了研究，基于隨機(jī)抽樣與分段均值相結(jié)合提出了一種負(fù)荷模式快速提取方法，并通過實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證了該方法的有效性。（4）設(shè)計和實(shí)現(xiàn)了電力用戶負(fù)荷模式提取與識別系統(tǒng)。對電力用戶負(fù)荷模式提取與識別系統(tǒng)的功能與用途進(jìn)行了分析，給出了負(fù)荷模式提取與識別的詳細(xì)流程。對該系統(tǒng)進(jìn)行了數(shù)據(jù)庫設(shè)計和功能設(shè)計。在系統(tǒng)設(shè)計的基礎(chǔ)上，采用Qt進(jìn)行了程序編寫，實(shí)現(xiàn)了各模塊的功能，并通過電力用戶負(fù)荷模式提取與識別系