基于日负荷指标及改进分布式Kmeans聚类的用户用电规律研究
文档名：基于日负荷指标及改进分布式Kmeans聚类的用户用电规律研究
摘要：负荷聚类不仅能为精细化负荷预测提供高质量数据,还能结合用电规律进行用户行为分析;为应对海量负荷数据挑战,提出一种基于日负荷指标的降维及分布式K-means聚类算法.通过建立日负荷指标,将原始高维负荷数据转化为低维负荷指标;基于负荷指标,利用熵权法改进的分布式K-means算法进行聚类,挖掘出隐藏的典型负荷类型;结合算例,根据得到的典型负荷类型进行用电规律分析,与实际用户类型匹配,实现四类典型用电规律的归纳.
作者：李柏新雷才嘉方兵华黄裕春贾巍马乙歌Author：LiBaixinLeiCaijiaFangBinghuaHuangYuchunJiaWeiMaYige
作者单位：广东电网有限责任公司广州供电局,广州510620
刊名：电测与仪表 ISTICPKU
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2023, 60(10)
分类号：TM714
关键词：负荷指标数据降维分布计算熵权法K-means用电规律
Keywords：loadindicatorsdatadimensionreductiondistributedcalculationentropyweightK-meanselectricitycon-sumptionlaw
机标分类号：TM715TP391TM933.4
在线出版日期：2023年10月25日
基金项目：国家重点研发计划基于日负荷指标及改进分布式K-means聚类的用户用电规律研究[
期刊论文]电测与仪表--2023, 60(10)李柏新雷才嘉方兵华黄裕春贾巍马乙歌负荷聚类不仅能为精细化负荷预测提供高质量数据,还能结合用电规律进行用户行为分析;为应对海量负荷数据挑战,提出一种基于日负荷指标的降维及分布式K-means聚类算法.通过建立日负荷指标,将原始高维负荷数据转化为低维负...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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