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：LiBaixin  LeiCaijia  FangBinghua  HuangYuchun  JiaWei  MaYige
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：loadindicators  datadimensionreduction  distributedcalculation  entropyweight  K-means  electricitycon-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
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2024-12-14 12:05 上传 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.pdf

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