一种自适应DBSCAN算法与k-mean聚类结合的场景削减技术

一种自适应DBSCAN算法与k-mean聚类结合的场景削减技术

参考文献《一种改进的自适应快速AF-DBSCAN聚类算法_周治平》

主要内容:假定风电服从威布尔分布、光伏服从Beta分布、负荷服从正态分布,利用拉丁超立方采样抽样生成大量实际场景。

接着,提出了一种自适应DBSCAN算法与k-mean聚类结合的场景削减技术,解决了k-mean聚类算法分类过于主观的问题,提高了类别划分的可靠性和科学性。

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