华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2013, Vol. 41 ›› Issue (4): 8-13.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2013.04.002
张宝珍 张尧† 林凌雪 郑立
Zhang Bao-zhen Zhang Yao Lin Ling-xue Zheng Li
摘要: 针对同调动态等值法中的同调发电机分群问题,提出了基于粒子群优化( PSO)的模糊c 均值聚类( FCM) 算法来识别同调发电机.该算法将聚类中心数作为粒子进行编码,利用粒子群优化的并行性和全局搜索能力,通过不断更新粒子的速度和位置实现寻优,克服了模糊c 均值聚类对初值的依赖和易陷入局部极值的缺点.文中还构造了聚类有效性函数来进行聚类效果的评价.IEEE10 机39 节点系统仿真表明,该算法具有快速、准确、简单、易实现的特点,有效解决了同调发电机的识别问题,可用于电力系统不同运行方式下同调发电机的分群.
中图分类号: