基于聚类的用户用电行为及其影响因素分析

基于聚类的用户用电行为及其影响因素分析

论文摘要

随着我国产业结构的不断调整,用户的用电特性也不断变化,且用户的用电行为逐渐向个性化发展。首先利用离散小波变换对用户负荷进行特征提取;然后利用改进快速密度峰值聚类算法进行聚类,根据用户特征聚类结果的不同,将用户分为不同群组,分析负荷群的时间分布特征;采用互信息方法分析用电量数据与经济、气温、行业关键指标等的相关性,提取出关键影响因素;最后,基于某省某行业典型用户的仿真实例验证了本文所提方法的有效性。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 整体分析架构
  • 2 用户用电行为分析
  •   2.1 特征提取
  •   2.2 CFSFDP聚类算法
  •   2.3 改进CFSFDP聚类算法
  • 3 互信息影响因素辨识
  • 4 仿真实例
  •   4.1 数据情况
  •   4.2 负荷数据聚类
  •   4.3 典型用户的电量影响因素分析
  • 5 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李顺昕,远振海,丁健民,岳云力,邓春宇,刘凤魁,张玉天,王新迎

    关键词: 用户行为分析,聚类,互信息,影响因素

    来源: 电力需求侧管理 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技,经济与管理科学

    专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用,工业经济,企业经济

    单位: 国网冀北电力有限公司经济技术研究院,中国电建集团租赁有限公司,中国电力科学研究院有限公司

    基金: 国网冀北电力有限公司基金资助项目(B3018F17000V)~~

    分类号: F426.61;F274;TP311.13

    页码: 53-58

    总页数: 6

    文件大小: 1229K

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    基于聚类的用户用电行为及其影响因素分析
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