基于自适应模糊参数的改进FCM算法提升负荷分类精度

该篇论文深入探讨了在电力负荷分类领域的研究，针对传统的模糊C均值（FCM）算法提出了一种改进方法。首先，论文构建了一个负荷分类的五阶段过程模型，强调了在实际应用中，以往通常使用的模糊度参数m=2并非最优选择。作者创新性地提出了利用类内距离和类间距离的比例作为新的负荷分类评价指标，以此来自适应地确定模糊度参数。 为了优化FCM算法的搜索性能，文章结合了模拟退火算法和遗传算法，这两者都是经典的全局优化技术，能够提高算法在复杂问题中的搜索效率。实验结果显示，模糊度参数的最佳取值区间被发现为[2.6,3.2]，这表明在负荷分类过程中，选择一个更合适的参数可以显著提升分类精度和有效性。 此外，改进的FCM算法不仅优化了全局搜索能力，避免了传统算法可能遇到的局部最优问题，而且在实际应用中显示出了更好的泛化能力和稳健性。通过对比实验，论文证明了新型算法在处理复杂负荷数据时具有明显的优势，尤其是在处理动态变化的电力负荷分类任务时，能提供更为精确的结果。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种基于自适应模糊度参数选择的改进FCM算法，这种方法对于提高电力负荷分类的准确性、稳定性和效率具有重要意义。这项研究对于电力系统管理和智能电网的发展具有重要的理论和实践价值。