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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
1
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。
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关键词
K-MEANS聚类
HADOOP
日冻结电量
违约用电
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职称材料
题名
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
1
作者
傅靖
季润阳
王栋
冯鹏
唐文斌
毛艳芳
机构
国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
出处
《电网与清洁能源》
2018年第11期71-76,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51507084)~~
文摘
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。
关键词
K-MEANS聚类
HADOOP
日冻结电量
违约用电
Keywords
K-means cluster
Hadoop
daily electricity consumption
defaulting electricity use
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TM727 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
傅靖
季润阳
王栋
冯鹏
唐文斌
毛艳芳
《电网与清洁能源》
2018
16
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参考文献
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