Conference Paper

Determination of representative load curve based on Fuzzy K-Means

Ho Chi Minh city Univ. of Technol., Ho Chi Minh City, Vietnam
DOI: 10.1109/PEOCO.2010.5559257 Conference: Power Engineering and Optimization Conference (PEOCO), 2010 4th International
Source: IEEE Xplore

ABSTRACT

With the large amount of information (large number of daily load curves) for one consumer or one group of consumers, the classification and building the representative load curve (RLC) are necessary. The RLC can be built in the set of similar load curves by clustering analysis. This paper presents a Fuzzy clustering technique to determine RLC on the basis of their electricity behavior. Fuzzy K-Means (FKM) is utilized in this work. The load data used in this work are from actual measurements from different feeders derived from a distribution network. Global criterion method and Bellman-Zadeh's maximization principle will be used to compromise the Cluster validity indexes and determine the optimal cluster number. Determining the suitable weighting exponent m is also introduced in this paper.

Download full-text

Full-text

Available from: Khoa Le Dinh
  • Source
    • "ก ของผู ้ Load ด้ วยเท ซึ ่ งทํ า ที ่ จะเ วั นเส เป็ นตั เฉลี ่ ย โหลด ของผู ้ โดย KWH KWH day 2.3. อั ของค กรณ์ พลั งงานรายเ วมค่ าพลั งไฟฟ้ าขอ การพยากรณ์ คว วิ ธี การปรั บ าลแบบบวก เหมา โดยการเปลี ่ ยนแ ดิ มเพี ยงเล็ กน้ อย แ ปลี ่ ยนแปลงของฤ t F + ที ่ t i F + at time คื อ t E คื อ ค่ าประม t T คื อ ค่ าประม t S คื อ ค่ าประม การประมาณค่ า การใช้ ค่ าพ ผู ้ ใช้ ไฟแต่ ละประ Pattern) ที ่ เป็ นต ทคนิ คการจั ดกลุ ่ ม าให้ เห็ นแนวโน้ ม กิ ดกํ าลั งไฟฟ้ าสู ง การสร้ างก สาร์ วั นหยุ ดนั กขั ต ตั วปรั บพื ้ นที ่ ใต้ กร ในแต่ ละประเภท ดจะแสดงให้ เห็ นค ผู ้ ใช้ ไฟแต่ ละประเ K , , c m y K คื อ ค่ าคงที ่ ก , , c m y H คื อ ค่ าพยาก , , pu c d H คื อ ค่ าพลั ง ประเภท c , d m y คื อ จํ านวน อั ตราการเติ บโต อั ตราการเติ ค่ ากํ าลั งไฟฟ้ าสู งสุ เดื อน ลงสู ่ ระดั บ องผู ้ ใช้ ไฟทุ กกลุ ่ ม วามต้ องการพลั บให้ เรี ยบแบบเอ ะสมกั บการคาดค แปลงของฤดู กาลมี แม้ เวลาของข้ อมู ล ดู กาลจะมี ลั กษณะ i t t ti p E iT S + − = + + อ ค่ าพยากรณ์ ที ่ เว มาณระดั บข้ อมู ลอ มาณแนวโน้ มของ มาณฤดู กาลของข้ อ ากํ าลั งไฟฟ้ าสู งส พยากรณ์ พลั งงาน เภท โดยการใช้ รู ตั วแทนพฤติ กรร มแบบ FPCM (Fu การเกิ ดกํ าลั งไฟฟ้ สุ ดด้ วย ราฟโหลดตามปร ตฤกษ์ และวั นทํ า ราฟกราฟดั งสมกา ทวั นของเดื อนนั ้ น ค่ ากํ าลั งไฟฟ้ าสู งส เภท , , 1 c m y n pu c KWH K KWH = = ∑ กราฟโหลดของผู ้ กรณ์ พลั งงานของ งงานเฉลี ่ ยจากรู ปแ c ประเภทวั น d นวั นของประเภทวั ตของโหลด ติ บโตของโหลดจ สดรายเดื อนของผู ้ ใ จุ ลภาคคื อผู ้ ใช้ ไฟ มจะสั มพั นธ์ กั บโห ลั งงานไฟฟ้ า กซ์ โปแนนเชี ยล คะเนข้ อมู ลที ่ มี อิ ท มี ลั กษณะเหมื อนเ ลจะเปลี ่ ยนแปลงไ ะเช่ นเดิ ม ดั งสมก p วลา t i + and โด นุ กรมเวลา ณ เดื อ ข้ อมู ล ณ เดื อนที ่ อมู ล ณ เดื อนที ่ t สุ ดของผู ้ ใช้ ไฟ ไปพยากรณ์ ค่ ากํ รู ปแบบกราฟโหล มการใช้ ไฟฟ้ ารา uzzy-Possibilistic ฟ้ าสู งสุ ดของผู ้ ใช้ ระเภทวั น 4 แบ งานของผู ้ ใช้ ไฟ โ ารที ่ 2 ซึ ่ งจะได้ กร ๆ และค่ ากํ าลั งไฟ สุ ดที ่ แตกต่ างกั นใ , , , , , c m y u c d d m WH day × ผู ้ ใช้ ไฟประเภท c เ ผู ้ ใช้ ไฟประเภท c แบบกราฟโหลดข วั น d ในเดื อน m จะแสดงถึ ง อั ตราก ใช้ ไฟแต่ ละประเภ ฟกลุ ่ มต่ างๆ แล้ ว หลดรายสถานี ที ่ มี อิ ทธิ พลของ ธิ พลของฤดู กาล เดิ มหรื อแตกต่ าง ไปแต่ รู ปแบบใน ารที ่ 1 ดั งนี ้ (1) ย 1, 2,....,12 i = อนที ่ t t าลั งไฟฟ้ าสู งสุ ด ลดรายวั น (Daily ยวั นของผู ้ ใช้ ไฟ C-Means) [7] [8] "
    [Show abstract] [Hide abstract]
    ABSTRACT: Load forecasting for substation in a distribution system using its historical data load substation is a very complicate method, because of load pattern is a complex and non-uniform daily load. The Provincial Electricity Authority (PEA) is in charge of distribution of electric energy service to the provincial areas and it divides the services area into different smaller parts which each called a work-center unit. There are more substations within a work-center unit to distribute
    Full-text · Conference Paper · Dec 2013