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计及需求响应的多维度用电特征精细挖掘
被引量:
22
1
作者
宗柳
李扬
王蓓蓓
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2012年第20期54-58,共5页
针对需求侧管理实施过程中需要准确把握用户用电特性的要求,从时间、类属、响应维度对用户的用电特征进行了精细化挖掘。结合系统聚类与模糊聚类的优点,引入二次聚类算法并进行改进,提取对应的负荷特征向量,从多个维度对用电特征进行了...
针对需求侧管理实施过程中需要准确把握用户用电特性的要求,从时间、类属、响应维度对用户的用电特征进行了精细化挖掘。结合系统聚类与模糊聚类的优点,引入二次聚类算法并进行改进,提取对应的负荷特征向量,从多个维度对用电特征进行了精细化分析。结果表明该算法简单有效,并能甄选参加各类需求响应项目的潜力用户,为项目制定提供中断容量、中断时间等具体信息,辅助评估项目实施的风险性和预期获得的各方面效益。
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关键词
需求响应
时间
维
度
类属维度
响应
维
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精细挖掘
多
维
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聚类
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职称材料
题名
计及需求响应的多维度用电特征精细挖掘
被引量:
22
1
作者
宗柳
李扬
王蓓蓓
机构
东南大学电气工程学院
江苏省电力设计院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2012年第20期54-58,共5页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2011AA05A115)~~
文摘
针对需求侧管理实施过程中需要准确把握用户用电特性的要求,从时间、类属、响应维度对用户的用电特征进行了精细化挖掘。结合系统聚类与模糊聚类的优点,引入二次聚类算法并进行改进,提取对应的负荷特征向量,从多个维度对用电特征进行了精细化分析。结果表明该算法简单有效,并能甄选参加各类需求响应项目的潜力用户,为项目制定提供中断容量、中断时间等具体信息,辅助评估项目实施的风险性和预期获得的各方面效益。
关键词
需求响应
时间
维
度
类属维度
响应
维
度
精细挖掘
多
维
度
聚类
Keywords
demand response
time dimension
genre dimension
response dimension
fine mining
multi-dimension clustering
分类号
TM73 [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
计及需求响应的多维度用电特征精细挖掘
宗柳
李扬
王蓓蓓
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2012
22
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参考文献
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