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基于时间序列二维分段云模型的配网用电模式划分方法的研究
1
作者
王海靖
崔屹平
+3 位作者
刘田
汤思杰
潘程杰
陈金梅
《计算机科学与应用》
2019年第4期769-776,共8页
在对配网用电模式进行划分时,为了解决用电量等时间序列数据长度过大及相似性度量不精确的问题,本文提出了一种基于二维分段云模型的时间序列分析方法。该方法首先将用电时间序列数据用二维的分段云模型来表示,然后在基于计算期望曲线...
在对配网用电模式进行划分时,为了解决用电量等时间序列数据长度过大及相似性度量不精确的问题,本文提出了一种基于二维分段云模型的时间序列分析方法。该方法首先将用电时间序列数据用二维的分段云模型来表示,然后在基于计算期望曲线重叠面积的方法上对不同云模型的相似度进行度量,最后通过K-最邻近算法对这些用电时间序列进行分类,并将实验结果与传统方法进行比较。实验结果表明:该方法能有效提高对配网用户侧用电模式分类的准确率。
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关键词
配网用电模式划分
时间序列分类
二维分段云模型
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职称材料
题名
基于时间序列二维分段云模型的配网用电模式划分方法的研究
1
作者
王海靖
崔屹平
刘田
汤思杰
潘程杰
陈金梅
机构
广州供电局电力试验研究院
西安交通大学电气工程学院
出处
《计算机科学与应用》
2019年第4期769-776,共8页
基金
中国南方电网有限责任公司科技项目(080037KK52170051(GZHKJXM20170104)).
文摘
在对配网用电模式进行划分时,为了解决用电量等时间序列数据长度过大及相似性度量不精确的问题,本文提出了一种基于二维分段云模型的时间序列分析方法。该方法首先将用电时间序列数据用二维的分段云模型来表示,然后在基于计算期望曲线重叠面积的方法上对不同云模型的相似度进行度量,最后通过K-最邻近算法对这些用电时间序列进行分类,并将实验结果与传统方法进行比较。实验结果表明:该方法能有效提高对配网用户侧用电模式分类的准确率。
关键词
配网用电模式划分
时间序列分类
二维分段云模型
分类号
F2 [经济管理—国民经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间序列二维分段云模型的配网用电模式划分方法的研究
王海靖
崔屹平
刘田
汤思杰
潘程杰
陈金梅
《计算机科学与应用》
2019
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