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采用双层聚类的区域用电形态分析
1
作者
林峰
刘升伟
+3 位作者
许韩斌
王星华
杜宁
彭显刚
《黑龙江电力》
CAS
2018年第3期194-200,共7页
应用大数据技术对用户信息进行用电行为分析是电力公司开展精细化服务的基础。为此,提出一种基于双层聚类的区域用电形态分析方法。首层聚类利用SAX降维结合马尔科夫转移矩阵对电力用户的用电行为规律性进行区分,内层的自适应聚类再利...
应用大数据技术对用户信息进行用电行为分析是电力公司开展精细化服务的基础。为此,提出一种基于双层聚类的区域用电形态分析方法。首层聚类利用SAX降维结合马尔科夫转移矩阵对电力用户的用电行为规律性进行区分,内层的自适应聚类再利用余弦相似度作为聚类指标分别对两类用户的典型日负荷曲线做进一步划分。最后,将对聚类的结果展开分析,通过与用户数据集中行业信息的比对以及与其他聚类方法聚类效果的比较,验证算法的有效性。
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关键词
双层聚类
余弦相似度
降维
用电规律性
自适应算法
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职称材料
题名
采用双层聚类的区域用电形态分析
1
作者
林峰
刘升伟
许韩斌
王星华
杜宁
彭显刚
机构
广东电网有限责任公司汕头供电局
广东工业大学自动化学院
出处
《黑龙江电力》
CAS
2018年第3期194-200,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51707041)
中国南方电网公司科技项目(GDKJXM20162087)
文摘
应用大数据技术对用户信息进行用电行为分析是电力公司开展精细化服务的基础。为此,提出一种基于双层聚类的区域用电形态分析方法。首层聚类利用SAX降维结合马尔科夫转移矩阵对电力用户的用电行为规律性进行区分,内层的自适应聚类再利用余弦相似度作为聚类指标分别对两类用户的典型日负荷曲线做进一步划分。最后,将对聚类的结果展开分析,通过与用户数据集中行业信息的比对以及与其他聚类方法聚类效果的比较,验证算法的有效性。
关键词
双层聚类
余弦相似度
降维
用电规律性
自适应算法
Keywords
bi - level clustering
cosine similarity
SAXdimension reduction
electricalregularity
adaptivealgorithm
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用双层聚类的区域用电形态分析
林峰
刘升伟
许韩斌
王星华
杜宁
彭显刚
《黑龙江电力》
CAS
2018
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