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基于并行K-Means聚类的配电网台区用户行为分析模型研究及应用 被引量:16
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作者 傅靖 季润阳 +3 位作者 王栋 冯鹏 唐文斌 毛艳芳 《电网与清洁能源》 2018年第11期71-76,共6页
当前,电力企业营销部门在电能计量过程中收集的日冻结电量数据仅仅以个体为单位,用于电费计算及线损评估,并未能将海量数据关联起来开展分布式的云计算。日冻结电量的大数据价值还未被挖掘。利用K-means聚类算法,搭建Hadoop大数据分析架... 当前,电力企业营销部门在电能计量过程中收集的日冻结电量数据仅仅以个体为单位,用于电费计算及线损评估,并未能将海量数据关联起来开展分布式的云计算。日冻结电量的大数据价值还未被挖掘。利用K-means聚类算法,搭建Hadoop大数据分析架构,对电网营销海量日冻结电量数据进行了剖析挖掘,实现了对用户用电行为的高效评判,为电力企业管控低压台区违约用电部署了新的技术手段,充分发挥了电网大数据资源的价值,为电力企业挽回可观的经济损失。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类 HADOOP 日冻结电量 违约用电
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