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基于电力大数据的电力用户用电特征识别模型研究
1
作者
耿志慧
袁飞
+1 位作者
刘剑宁
伦晓娟
《自动化技术与应用》
2024年第2期89-93,共5页
采用目前方法对电力用户用电特征进行识别时,存在识别准确率低、F1分数低和识别结果易受用电数据分帧长度影响的问题。为此提出基于电力大数据的电力用户用电特征识别模型,利用电力数据采集系统采集用户用电数据,并调节用电数据负荷曲...
采用目前方法对电力用户用电特征进行识别时,存在识别准确率低、F1分数低和识别结果易受用电数据分帧长度影响的问题。为此提出基于电力大数据的电力用户用电特征识别模型,利用电力数据采集系统采集用户用电数据,并调节用电数据负荷曲线、数据标准化和数据降维,再利用K-means聚类算法提取预处理后优化用电数据的特征,将用电特征带入支持向量机中,根据分类结果实现电力用户用电特征的识别。实验结果表明,所提方法识别准确率高、F1分数高、识别结果不受用电数据分帧长度的影响。
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关键词
电力用户
K-MEANS聚类算法
支持向量机
用电特征识别
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职称材料
题名
基于电力大数据的电力用户用电特征识别模型研究
1
作者
耿志慧
袁飞
刘剑宁
伦晓娟
机构
国网山东省电力公司东营供电公司
国网山东省电力公司泰安供电公司
出处
《自动化技术与应用》
2024年第2期89-93,共5页
文摘
采用目前方法对电力用户用电特征进行识别时,存在识别准确率低、F1分数低和识别结果易受用电数据分帧长度影响的问题。为此提出基于电力大数据的电力用户用电特征识别模型,利用电力数据采集系统采集用户用电数据,并调节用电数据负荷曲线、数据标准化和数据降维,再利用K-means聚类算法提取预处理后优化用电数据的特征,将用电特征带入支持向量机中,根据分类结果实现电力用户用电特征的识别。实验结果表明,所提方法识别准确率高、F1分数高、识别结果不受用电数据分帧长度的影响。
关键词
电力用户
K-MEANS聚类算法
支持向量机
用电特征识别
Keywords
electricity users
K-means clustering algorithm
Support Vector Machines
electricity feature recognition
分类号
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于电力大数据的电力用户用电特征识别模型研究
耿志慧
袁飞
刘剑宁
伦晓娟
《自动化技术与应用》
2024
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