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大数据技术在电力大用户用电特征分类中的应用
被引量:
12
1
作者
沈建良
陆春光
+2 位作者
袁健
倪琳娜
张岩
《浙江电力》
2017年第12期37-41,共5页
随着电力行业市场化改革的深入,对用电客户进行细分并提供差异化服务已经成为必然趋势。针对电力用户的用电负荷数据特点,提出了一种基于大数据技术的用电特征相似性挖掘方法。采用DTW算法对负荷曲线相似度进行度量,并利用K-means算法对...
随着电力行业市场化改革的深入,对用电客户进行细分并提供差异化服务已经成为必然趋势。针对电力用户的用电负荷数据特点,提出了一种基于大数据技术的用电特征相似性挖掘方法。采用DTW算法对负荷曲线相似度进行度量,并利用K-means算法对DTW距离矩阵进行聚类分析,实现用户负荷曲线的聚类和负荷特性分析。最后,以纺织印染业大工业用户的负荷数据为例进行验证,结果表明,该算法组合能够较好地反映负荷曲线的相似度,负荷曲线特征呈现显著差异。
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关键词
售电市场
大数据技术
用电特征分类
动态时间规整算法
K-MEANS算法
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职称材料
题名
大数据技术在电力大用户用电特征分类中的应用
被引量:
12
1
作者
沈建良
陆春光
袁健
倪琳娜
张岩
机构
国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
出处
《浙江电力》
2017年第12期37-41,共5页
文摘
随着电力行业市场化改革的深入,对用电客户进行细分并提供差异化服务已经成为必然趋势。针对电力用户的用电负荷数据特点,提出了一种基于大数据技术的用电特征相似性挖掘方法。采用DTW算法对负荷曲线相似度进行度量,并利用K-means算法对DTW距离矩阵进行聚类分析,实现用户负荷曲线的聚类和负荷特性分析。最后,以纺织印染业大工业用户的负荷数据为例进行验证,结果表明,该算法组合能够较好地反映负荷曲线的相似度,负荷曲线特征呈现显著差异。
关键词
售电市场
大数据技术
用电特征分类
动态时间规整算法
K-MEANS算法
Keywords
power sales market
big data technology
means clustering algorithmpower consumption feature classification
DTW
Kmeans clustering algorithm
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大数据技术在电力大用户用电特征分类中的应用
沈建良
陆春光
袁健
倪琳娜
张岩
《浙江电力》
2017
12
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