摘要：引入模糊聚类方法识别电力系统同调机群。首先对原有的基于模糊相关自组织数据分析算法（iterative self—organizing data analysis techniques algorithm，ISODATA）的同调机群识别法的各个控制参数的选取问题进行了大量仿真实验，给出了优化参数取值的一些经验值。特别在如何确定最优分类数的问题上引入了模糊F统计量的方法，并根据电力系统同调识别的特点改进了模糊相关自组织数据分析算法的同调机群识别算法，使其更能适用于工程应用。最后用EPRI-36节点纯交流系统的仿真计算验证了该方法的有效性。

关键词：电力系统 同调机群 模糊聚类 模糊相关自组织数据分析算法 

单位：河海大学电气工程学院; 南京210098; 南京供电公司; 南京210008; 江苏省电力科学研究院; 南京210036