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题名一种数据驱动的用电行为分析模型研究
被引量:11
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作者
朱天怡
艾芊
李昭昱
贺兴
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机构
上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室
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出处
《电器与能效管理技术》
2019年第19期91-100,共10页
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基金
国家自然基金-国家电网联合基金(U1866206)
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文摘
泛在电力物联网的建设引入了海量电力用户侧数据。利用这些电力大数据,提出了一种数据驱动的用电行为特性分析方法。首先,提出基于用电行为特性的用户分类方法,选取多维指标作为用电行为分析和用户分类的依据,利用K均值算法得到多维子空间聚类结果;其次,提出基于最大联合互信息算法(JMMC)的用电行为关联因素辨识方法,分别计算了各类用户用电量数据与潜在关联环境因素的互信息值,并通过JMMC算法对因素进行灵敏度排序,提取相关性高、冗余度低的因素作为预测建模的输入变量;进而,对各类用户建立了基于深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的短期负荷预测模型,利用DBN的特征提取优势和辨识的强关联因素提高了预测精度,证明了环境感知模型的有效性。提出的用电行为分析模式,对于把握用电规律、提升电网侧服务质量等方面具有积极意义。
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关键词
用电行为分析
多维聚类
最大联合互信息
关联因素识别
深度置信网络
短期负荷预测
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Keywords
electricity consumption behavior analysis
multi-dimensional clustering
JMMC
relevant factor recognition
DBN
short-term load forecasting
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分类号
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
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