zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Điện - Điện tử

Nghiên cứu giải pháp xử lý dữ liệu khuyết trong xây dựng biểu đồ phụ tải điển hình

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11

Báo xấu

5
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Nghiên cứu giải pháp xử lý dữ liệu khuyết trong xây dựng biểu đồ phụ tải điển hình đề xuất phương pháp để xây dựng giải pháp xử lý nguồn dữ liệu đo đếm bị “khiếm khuyết” và tiến tới xây dựng đồ thị phụ tải điển hình cho lưới điện phân phối.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu giải pháp xử lý dữ liệu khuyết trong xây dựng biểu đồ phụ tải điển hình

CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP XỬ LÝ DỮ LIỆU KHUYẾT TRONG XÂY DỰNG BIỂU ĐỒ PHỤ TẢI ĐIỂN HÌNH SOLUTION TO HANDLE MISSING DATA IN CREATE TYPICAL LOAD GRAPH 1 2 Nguyễn Thanh Minh , Nguyễn Thanh Quý 1Công ty Điện lực Thừa Thiên Huế, 0947216363, minhnt3@cpc.vn 2Công ty Điện lực Thừa Thiên Huế, 0989756585, quynt@cpc.vn Tóm tắt: Xây dựng đồ thị phụ tải điển hình là nhu cầu rất cần thiết hiện nay của ngành điện nói chung và Công ty Điện lực Thừa Thiên Huế nói riêng. Đồ thị phụ tải điển hình là thông số quan trọng, là nguồn dữ liệu đầu vào cho các chương trình tính toán lưới điện để tính toán tối ưu hóa vận hành lưới điện cũng như dự báo thị trường điện trong tương lai. Đối với nguồn cơ sở dữ liệu thu thập được từ hệ thống Kho dữ liệu đo đếm thông qua các kênh truyền thông thường có 1 số khiếm khuyết, lỗi thiếu hụt dữ liệu, dẫn đến khó sử dụng và ảnh hưởng đến phần nào tính chính xác và độ tin cậy của nguồn dữ liệu mang lại. Trong bài báo này, tác giả đề xuất phương pháp để xây dựng giải pháp xử lý nguồn dữ liệu đo đếm bị “khiếm khuyết” và tiến tới xây dựng đồ thị phụ tải điển hình cho lưới điện phân phối. Công cụ tính toán và xây dựng được tích hợp với các thuật toán với chương trình Matlab và được áp dụng cho lưới điện và các nhóm phụ tải thuộc tỉnh Thừa Thiên Huế. Từ khoá: công tơ điện tử; công nghệ thu thập dữ liệu từ xa AMR-AMI; biểu đồ phụ tải điển hình; cụm dữ liệu; K-means; Fuzzy K-means. Abstract: Building a typical load graph is a very necessary need of the electricity industry in general and Thua Thien Hue Power Company in particular. Typical load graph is an important parameter, an input data source for grid calculation programs to calculate and optimize grid operation as well as forecast the future electricity market. For the source of the database collected from the Measurement Data Warehouse system through communication channels, there are usually some defects, data shortage errors, which lead to difficulty in use and partly affect the accuracy. accuracy and reliability of the data source. In this paper, the author proposes a method to build a solution to deal with "defective" metering data sources and proceed to build a typical load graph for the distribution grid. The calculation and construction tools are integrated with the algorithms with the Matlab program and are applied to the power grid and load groups in Thua Thien Hue province. Keyword: electronic meter; AMR-AMI, typical load chart; cluster; K-means; Fuzzy K- means. KÝ HIỆU Ký hiệu Đơn vị Ý nghĩa U V Hiệu điện thế I A Cường độ dòng điện 167
KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 1. GIỚI THIỆU Lưới điện phân phối bao gồm lưới điện cao áp (110kV), trung áp (6, 10, 22, 35 kV) và lưới điện hạ áp (220/380 V) là khâu cuối cùng trong hệ thống điện để truyền tải năng lượng cho phụ tải. Hiện nay, Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN) [1] đang đề ra mục tiêu giảm tổn thất điện năng từ 8% năm 2015 xuống còn 6,5% năm 2020. Theo tính toán của EVN và đề xuất của Bộ Công thương dự kiến cơ cấu nguồn điện đến năm 2030 đạt khoảng 120.995-148.358 MW, trong đó, thủy điện đạt 26.795-28.946 MW, chiếm tỷ lệ 19,5-22,1%; nhiệt điện than 37.467 MW, chiếm tỷ lệ 25,3-31%; nhiệt điện khí (tính cả nguồn điện sử dụng LNG) 29.880-38.980 MW, chiếm tỷ lệ 24,726,3%; năng lượng tái tạo ngoài thủy điện (điện gió, điện mặt trời, điện sinh khối, ...) 21.666-35.516 MW, chiếm tỷ lệ 17,9-23,9%, nhập khẩu điện 3.937-5.000 MW, chiếm tỷ lệ 3,3-3,4%. Theo đó, để đảm bảo đầu tư nguồn cung đủ điện thì cần đầu tư 7,9 tỷ USD/năm cho hệ thống điện Việt Nam, trong đó 25% vốn đầu tư được sử dụng cho mục đích giảm tổn thất điện năng. Tính đến năm 2020, lưới điện phân phối đã được quy hoạch xây dựng hơn 120.000 km đường dây trung thế, khoảng 85.000 MVA trạm biến áp phân phối và khoảng 93.000 km đường dây hạ thế. Với tốc độ mở rộng nhanh chóng, mạng lưới phân phối, truyền tải sẽ phải đối mặt với vấn đề tổn thất điện năng nghiêm trọng. Theo kế hoạch đã đề ra trước đây, Việt Nam sẽ tiếp tục thí điểm "thị trường bán lẻ cạnh tranh" và sẽ được đưa vào hoạt động vào đầu trong thời gian sắp đến [2]. Vì vậy, việc nghiên cứu tạo phụ tải điển hình luôn là vấn đề cấp thiết của các Công ty Điện lực cũng như của chung toàn ngành Điện. Vì vậy, đây là một đề án cấp bách, đòi hỏi tính chính xác và hiệu quả cao từ các phương pháp luận và ứng dụng. Để giảm tổn thất điện năng một cách hiệu quả, cần phải từng bước xây dựng và thu thập dữ liệu về đồ thị phụ tải điển hình cho từng nhóm phụ tải và với từng thời điểm khác nhau. Hiện nay, việc lựa chọn đồ thị phụ tải điển hình được xây dựng theo hai phương pháp: (i) Chọn đồ thị phụ tải của một ngày ngẫu nhiên trong năm; (ii) Sử dụng đồ thị phụ tải cực đại. Việc chọn bất kì một đồ thị phụ tải làm đồ thị phụ tải điển hình sẽ gây nên sai số trong việc bù công suất phản kháng như: sai dung lượng, đặt không đúng vị trí, đóng cắt tụ bù liên lục gây giảm tuổi thọ tụ bù cũng như các thiết bị đóng cắt. Hơn thế nữa, việc thu thập dữ liệu liên tục rất khó khăn do phải cập nhật 30 phút một lần, do đó nguồn cơ sở dữ liệu là rất lớn và hầu như không thể thu thập hoàn hảo 100% dữ liệu có được, mà nguồn dữ liệu sẽ thường xuyên có những trường hợp như thiếu dữ liệu, khiếm khuyết một vài thời điểm. Hiện nay, việc khắc phục các vấn đề trên trong thời gian ngắn là rất khó khăn ở Việt Nam. Theo Thông tư 19/2017 của Bộ Công Thương [3]:  Điều 15: xác định sai số phép đo của mẫu phụ tải và phương pháp kiểm tra 168
CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA hiệu chỉnh: kiểm tra bộ số liệu thu thập mang giá trị bằng không (“0”), kiểm tra so sánh các thời điểm liền kề, cùng kỳ, kiểm tra hệ số tải;  Điều 16: hiệu chỉnh và ước lượng dữ liệu đo cho mẫu phụ tải điện, với các phương pháp nội suy tuyến tính, ngày tháng tương tự, ước lượng tự động;  Điều 18: phương pháp tạo đồ thị phụ tải, có 02 phương pháp: phương pháp từ dưới lên và phương pháp từ trên xuống;  Điều 21: xây dựng biểu đồ phụ tải điển hình theo ngày làm việc (tháng, năm) hoặc ngày lễ. Thuyết tự học của máy móc (Machine Learning Theory) Tự học có giám sát Tự học không được giám sát (Supervised Learning) (Unsupervised Learning) Phân loại Hồi quy Phân nhóm Kết hợp (Classification) (Regression) (Clustering) (Association) Hình 1. Sơ đồ một số phương pháp thông dụng trong thuyết tự học của máy móc Hiện nay, các phương pháp tạo đồ thị phụ tải điển hình đang được sử dụng trên thế giới dựa trên thuật toán Phân cụm dữ liệu [4] hay còn gọi là phương pháp Học máy, được chia thành hai nhóm: (i) thuật toán phân cụm tuyến tính có giám sát và (ii) thuật toán phân cụm tuyến tính không có giám sát. Thông thường, các thuật toán phân cụm tuyến tính không giám sát thường được lựa chọn vì tính đơn giản và dễ thực hiện, có thể xử lý các tập dữ liệu khá lớn, K-Means [5] và Fuzzy K-Means [6] là hai phương pháp điển hình. Hiện nay, phương pháp K-Means đã được đề xuất ứng dụng trong việc giảm tổn thất phụ tải [7]. Trong bài báo này, nhóm tác giả tổng hợp các lỗi thiếu và thường sai sót dữ liệu đang gặp phải tại các Điện lực và đề xuất phương pháp xử lý dựa trên thông tư 19/2017 của Bộ Công Thương [3]. Hai thuật toán K-Means và Fuzzy K-Means thường được sử dụng trong việc tạo đồ thị phụ tải hiện nay cũng sẽ được so sánh với nhau để có thể tìm ra ưu, nhược điểm của từng thuật toán. Cuối cùng, một công cụ được ứng dụng cả hai thuật toán kể trên để phát triển, xây dựng biểu đồ phụ tải điển hình tại Công ty Điện lực Thừa Thiên Huế theo từng thời điểm ngày, thời điểm mùa. Công cụ này được phát triển để ứng dụng và hỗ trợ khi nguồn dữ liệu thu thập được bị thiếu hoặc mất mà các Công ty Điện lực đang gặp phải. 169
KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1. Sử dụng các phương pháp phân cụm để xây dựng một biểu đồ phụ tải điển hình 2.1.1. Giới thiệu về phương pháp phân cụm dữ liệu. Vấn đề phân cụm dữ liệu là một nhánh chính của lĩnh vực nghiên cứu không giám sát (xem Hình 1). Trong trường hợp này, thuật toán sẽ cố gắng phân cụm dữ liệu thành các nhóm có các đặc điểm giống nhau, nhưng đồng thời các đặc điểm giữa các nhóm đó phải khác nhau càng nhiều càng tốt. Số lượng các cụm dữ liệu có thể được xác định bằng kinh nghiệm hoặc có thể được xác định tự động bằng thuật toán. Hình 2. Sơ đồ Phương pháp phân cụm dữ liệu Hiện nay phương pháp phân cụm dữ liệu đang được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau như: Kinh doanh, Sinh học, Thư viện, Bảo hiểm, Y tế, Nông nghiệp. 2.1.2. Phân loại theo cụm Phân cụm dữ liệu được chia thành hai loại trong Hình 2: (i) phân cụm dữ liệu cứng (ii) phân nhóm dữ liệu mềm Phân cụm dữ liệu cứng (hay phân cụm rõ ràng) là phương pháp gán mỗi đối tượng vào một cụm và được xác định rõ ranh giới giữa các cụm. Một số thuật toán tiêu biểu của phương pháp này là thuật toán K-Means, thuật toán K-Medoids; Phân cụm dữ liệu mềm (hay phân cụm mờ) là phương pháp cho phép mỗi đối tượng có thể thuộc một hoặc nhiều cụm dữ liệu và không có sự rõ ràng giữa các cụm hay còn gọi là ranh giới mờ giữa các cụm:, thuật toán tiêu biểu cho phương pháp này là Thuật toán Fuzzy K-Means. Hiện nay thuật toán được sử dụng rộng rãi để nghiên cứu các bài toán phân cụm là thuật toán K-Means và thuật toán Fuzzy K-Means nên nhóm tác giả đã chọn thuật toán này để áp dụng làm cơ sở nghiên cứu để xử lý trường hợp mất dữ liệu kể trên. 170
CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA Hình 3. Phương pháp phân cụm dữ liệu theo lược đồ 2.2. So sánh phương pháp K-means và Fuzzy K-means Phương pháp K-mean [5] thường được xử lý nhanh hơn Fuzzy K-mean [6] trong tất cả các tập dữ liệu có chứa các cụm phân tán thông thường. Fuzzy K-means là một thuật toán dựa trên các phép tính mờ lặp đi lặp lại. Ngoài ra, Fuzzy K-Means có thể cung cấp kết quả tốt nhất cho các tập dữ liệu chồng chéo và tương đối tốt hơn so với thuật toán K-Means. Không giống như K-Means, các điểm dữ liệu phải hội tụ về một trung tâm của cụm, nơi mà các điểm dữ liệu được hình thành sẽ là thành phần lân cận của mỗi trung tâm cụm, do kết quả của các điểm dữ liệu có thể có nhiều hơn một cụm trung tâm. Tuy nhiên, K-Means và Fuzzy K-Means vẫn là những thuật toán đơn giản, số lượng k cụm do con người quyết định. Điều này dẫn đến phân cụm không chính xác. Do đó, khi sử dụng thuật toán này người ta sử dụng một số cách để xem k có phải là số cụm đối xứng hay không. 2.3. Xử lý dữ liệu Nguồn cơ sở dữ liệu cung cấp là vô cùng lớn cũng như việc thu thập dữ liệu trong nhiều năm là rất khó khăn, do nhiều nguyên nhân khách quan, cơ sở dữ liệu luôn tồn tại vấn đề thiếu dữ liệu nên việc xử lý các dữ liệu thiếu/sai sót đó là rất cần thiết. Dựa trên số liệu được thu thập từ các điểm đo phụ tải thuộc Công ty Điện lực Thừa Thiên Huế, nhóm tác giả đề xuất 3 phương pháp trong Bảng 1 dựa vào Điều 16 Thông tư 19/2017 của Bộ Công Thương [3]: 171
KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 Bảng 1: Ưu và nhược điểm của các phương pháp xử lý dữ liệu dựa vào Thông tư 19/2017 của Bộ Công Thương Phương pháp Ưu điểm Nhược điểm Loại bỏ hoàn toàn dữ liệu với các giá trị bị thiếu dẫn đến cấu Mất thông tin và dữ liệu; trúc dữ liệu hoàn chỉnh và có Hoạt động kém nếu phần Phương pháp xóa độ chính xác cao; Tốt hơn là trăm giá trị bị thiếu cao (ví hàng và cột xóa một hàng hoặc cột cụ thể dụ: 30%) so với tất cả dữ mà không có thông tin dữ liệu liệu. cụ thể vì nó không có trọng số cao. Đây là một cách khắc phục tốt Đưa ra các giá trị gần đúng khi kích thước của tập dữ liệu thêm phương sai và sai Phương pháp thay nhỏ; lệch; thế bằng giá trị Nó có thể hạn chế mất dữ liệu Hoạt động kém so với các trung bình dẫn đến việc loại bỏ các hàng phương pháp đa mục tiêu và cột khác Phương sai thấp vì dữ liệu mang tính xấp xỉ; Phương pháp Không hiệu quả khi dữ liệu ngày tương đồng Loại bỏ việc mất dữ liệu bằng bị thiếu quá nhiều. cách thay thế nó bằng dữ liệu liền kề Phương pháp được chọn để sử dụng bổ sung dữ liệu còn thiếu là “Ngày tương tự: Sử dụng dữ liệu ngày tương tự của tuần hiện tại hoặc tuần trước.” (i) Trường hợp 1: Thiếu dữ liệu tại P 02 (0:30:00) thứ Bảy (13/01/2018) Hình 4. Một ví dụ về Ngày tương tự 172
CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA Ví dụ: Chương trình tự động tìm vị trí mà dữ liệu bị thiếu (thời điểm ngày 13/01/2018), sau đó tại vị trí bị thiếu này được gán giá trị của thời điểm Thứ bảy, ngày 06/01/2018 (giá trị của tuần trước). Sau khi xử lý, giá trị của phụ tải tại thời điểm P_02 của thời điểm thiếu sẽ được bổ sung là 23,22 kW. (ii) Trường hợp 2: Dữ liệu tại thời điểm P_04 (1:30:00) của Thứ Tư (03/01/2018) và khoảng thời gian P_02 (0:30:00) của Thứ Sáu (12/01/2018) bị thiếu (null). Hình 5. Một ví dụ về xử lý dữ liệu cần thiết Ví dụ 1: Chương trình tự động tìm vị trí dữ liệu bị mất (thời điểm 16h00 ngày 03/01/2018), sau đó vị trí dữ liệu bị thiếu được gán giá trị của Thứ tư tuần sau liền kề (10/01/2018). Nếu giá trị của ngày Thứ tư – 10/01/2018 cũng bị mất, thì dữ liệu còn thiếu sẽ được gán bởi giá trị của ngày 17/01/2018. Sau khi xử lý, giá trị của phụ tải tính toán của mốc thời gian P_04 ngày Thứ tư – 03/01/2018 là 20,4 kW. Ví dụ 2: Chương trình tự động tìm vị trí dữ liệu bị mất (Thứ sáu – 12/01/2018), sau đó vị trí thiếu dữ liệu sẽ được gán cho giá trị của thời điểm ngày thứ sáu liền kề (05/01/2018). Sau khi xử lý, giá trị của thời điểm P_02 của ngày Thứ sáu – 12/01/2018 là 20,78 kW. 3. KẾT QUẢ ỨNG DỤNG XÂY DỰNG BIỂU ĐỒ PHỤ TẢI ĐIỂN HÌNH VÀO LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI CÔNG TY ĐIỆN LỰC THỪA THIÊN HUẾ 3.1. Dữ liệu biểu đồ phụ tải tải Từ số liệu phụ tải do Công ty Điện lực Thừa Thiên Huế thu thập được, Hình 5 được vẽ với trục hoành là trục thời gian và trục tung là trục công suất. Bài báo tập trung áp dụng phương pháp phân cụm như đã giới thiệu trước đó và được thực hiện trên phần mềm Matlab. 173
KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 3.2. Phát triển công cụ xây dựng biểu đồ phụ tải điển hình Để tăng độ chính xác của kết quả cuối cùng, việc xác định đồ thị phụ tải điển hình cho từng loại phụ tải là vô cùng quan trọng, hơn nữa nhóm tác giả tập trung phân loại thành phần phụ tải cho thời điểm khác nhau, như ngày đầu tuần, giữa tuần và cuối tuần, cũng như theo mùa gồm cả mùa mưa và mùa nắng. Các loại phụ tải hiện nay đang được theo dõi gồm: (i) nông-lâm-ngư nghiệp, (ii) Công nghiệp-xây dựng, (iii) Thương mại-dịch vụ, (iv) Sinh hoạt, (v) Nhà hàng-Khách sạn và (vi) các hoạt động khác. Hình 6. Đồ thị phụ tải các ngày trong năm 2018 Hình 7. Giao diện của công cụ tích hợp 174
CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA Công cụ được phát triển theo hướng cá nhân hóa với việc xây dựng giao diện người dùng trực quan để vừa giải quyết các vấn đề liên quan đến sự thiếu hụt, mất mát dữ liệu và từ bộ số liệu để vẽ được biểu đồ phụ tải điền hình theo từng nhóm loại hình phụ tải. Hình 8. Đồ thị phụ tải điển hình cho thấy sự khác biệt giữa thuật toán Fuzzy K-means và K-mean Từ hình 7, cho thấy sự khác biệt và chênh lệch giữa hai phương pháp là khá nhỏ, phụ tải đỉnh của phương pháp Fuzzy K-means cao hơn so với K-means. Cả hai phương pháp đều cho kết quả khá nhanh chóng và chính xác. Trong các kết quả sau, bài báo trình bày kết quả phân cụm các phụ tải theo phương pháp K-means. Dưới đây là kết quả thực hiện biểu đồ phụ tải điển hình cho một số nhóm phụ tải với trục hoành thể hiện mốc thời gian và trục tung thể hiện điện năng tiêu thụ (kWh). Cụ thể, đường màu đỏ thể hiện lượng điện năng phụ tải của thời điểm cao điểm (ngày làm việc) và đường màu xanh thể hiện lượng điện năng phụ tải thời điểm cao điểm (ngày nghỉ): 175
KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 Hình 9. Biểu đồ phụ tải đặc trưng của nông, lâm, ngư nghiệp Hình 10. Biểu đồ phụ tải điển hình của ngành công nghiệp nặng Giải pháp đã tạo ra sẽ phân loại chính xác các nhóm trong những ngày làm việc cao điểm và thấp điểm. Do đó, đường màu đỏ luôn cao hơn đường màu xanh lam trong Hình 8, Hình 9 và Hình 10. 176
CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA Hình 11. Biểu đồ phụ tải điển hình của nhóm ngành dệt may 4. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Bài báo đã giới thiệu các phương pháp xử lý khi dữ liệu thiếu xót, khiếm khuyết và đồng thời đã xử lý để xây dựng biểu đồ phụ tải điển hình cho lưới điện phân phối dựa trên các phương pháp K-Means và Fuzzy K-Means. Công cụ được tạo ra được ứng dụng thành công cho lưới điện phân phối tại tỉnh Thừa Thiên Huế. Việc mô phỏng và xây dựng biểu đồ phụ tải có thể giúp cho công tác quy hoạch và dự kiến đáp ứng khi thị trường điện cạnh tranh áp dụng. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Vietnam Electricity, "Reducing energy losses: "reason and solution", 2017. [2] July-2019, EVN will submit pilot scheme of the competitive retail electricity market, 2019. [3] Ministry Industry and Trade, "The circular prescribes the content, method and order of conducting electricity load research", 2017. [4] A. K. Jain, M. N. Murty, and P. J. Flynn, "Data clustering: a review" ACM computing surveys (CSUR), vol. 31, no. 3, pp. 264-323, 1999. [5] T. Kanungo, D. M. Mount, N. S. Netanyahu, C. D. Piatko, R. Silverman, and A. Y. Wu, "An efficient k-means clustering algorithm: Analysis and implementation" IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, no. 7, pp. 881-892, 2002. [6] W. Cai, S. Chen, and D. Zhang, "Fast and robust fuzzy c-means clustering algorithms incorporating local information for image segmentation", Pattern recognition, vol. 40, no. 3, pp. 825-838, 2007. [7] M. Q. Duong, B. T. M. Le Hong Lam, G. Q. H. Tu, and N. H. Hieu, "A combination of k-mean clustering and elbow technique in mitigating losses of distribution network." 177

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí

65 tài liệu

2428 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.