Rozmyta analiza skupień Punktów pomiarowych pobranej mocy biernej

• Autorzy: Bielecki S.

Warianty tytułu

EN

Fuzzy clustering of reactive power consumption data

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Analiza skupień wartości pobranej mocy w kolejnych odcinkach czasu może dostarczyć informacji zarówno o charakterystycznych wycinkach profili poboru mocy, jak i ilości typów całych profili. W artykule przedstawione zostały rezultaty działania zaimplementowanego algorytmu grupowania wektorów danych. Analizie poddano dane pomiarowe pobranej w 15-minutowych odcinkach czasu mocy biernej przez pojedynczych odbiorców w ciągu roku, grupując zarówno całe profile dobowe, jak i poszczególne punkty czasowe poboru mocy w ciągu doby. W przypadku grupowania całych profili, najlepsze podziały uzyskano dla liczby grup z zakresu od 2 do 6, większy rozrzut liczby klas uzyskano przy grupowaniu punktów w obrębie doby. Opracowany algorytm opierał się na rozmytej metodzie klasteryzacji c-średnich z dodatkowymi elementami poprawiającymi jego funkcjonalność. Zadanie polegało na takim podziale zbioru obserwacji z wielowymiarowej przestrzeni, aby dane przyporządkowane do jednej grupy były w większym stopniu podobne do siebie niż do jakiejkolwiek innej. Rozmyte podejście umożliwia częściową przynależność poszczególnych elementów do wielu grup. W pracy przebadano różne rodzaje wskaźników oceny jakości grupowania. Wyniki przeprowadzonych badań pozwalają stwierdzić, że najbardziej przydatne okazują się wskaźniki jakości Fukuyamy-Sugeno oraz wskaźnik rozmytych rozproszeń.

EN

A cluster analysis of data of power consumption in terms can inform about the characteristic points in power consumption profiles as well as a number of models of profiles. In this paper are presented the results of cluster algorithm application. By the analysis have been dealt with measurements data of reactive power consumption by single customers and clustering day-profile as well as individual term consumption have been executed. The best results of clustering have been obtained by clustering of profiles for the number of clusters between 2 and 6, more dispersed range has been observed by clustering of term consumption. In the adapted algorithm has been used Fuzzy C-Means with addition elements improving functionality. In the paper the test results of various indexes of cluster validity have been presented. The experiments have shown that Fukuyama-Sugeno index and Fuzzy Dispersion index are more useful.

Słowa kluczowe

PL

moc bierna; grupowanie rozmyte; rozmyta metoda c-średnich

EN

reactive power; fuzzy clustering; Fuzzy C-Means

• Wydawca: KAPRINT
• Czasopismo: Rynek Energii
• Rocznik: 2012
• Tom: Nr 4
• Strony: 13--18
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys.

Twórcy

autor

Bielecki S.

• Wydział Mechaniczny Energetyki i Lotnictwa Politechniki Warszawskiej

Bibliografia

• [1] Bielecki S.: Wyznaczanie parametrów charakteryzujących pobór mocy biernej w sieciach rozdzielczych z wykorzystaniem systemów obliczeń rozmytych. Rozprawa doktorska. Politechnika Warszawska, Wydział Elektryczny 2010.
• [2] Czarnecki L.: Teorie mocy i metateoria mocy obwodów elektrycznych. Przegląd Elektrotechniczny 8/2011, s. 198-201.
• [3] Łęski J.: Systemy neuronowo-rozmyte. WNT 2008.
• [4] Piegat A.: Modelowanie i sterowanie rozmyte. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT 2006.
• [5] Rutkowski L.: Metody i techniki sztucznej inteligencji. Wydawnictwo Naukowe PWN 2009.
• [6] Skoczkowski T.: Wprowadzenie do efektywności energetycznej. Inteligentna energia. Efektywne zarządzanie energią w małej i średniej firmie. Krajowe szkolenie kadr izbowych w KIG. Warszawa 17 lutego 2009.