基于近邻传播算法的电力用户负荷曲线聚类分析

论文摘要

电力用户负荷曲线聚类分析是电力数据挖掘中的一个研究热点。负荷曲线聚类之前需对负荷曲线进行标准化处理,现有研究尚没有可以对不同标准化方法下的负荷曲线聚类结果进行评价的指标。提出了一种与标准化方法无关的电力负荷聚类评价指标,首次将近邻传播算法应用在负荷曲线聚类中,并给出了应用聚类结果的建议。算例结果表明:峰值标准化方法具有较好的聚类效果,相对于传统的负荷曲线聚类方法,近邻传播算法具有更好的聚类效果。

论文目录

• 0 引言
• 1 电力用户负荷曲线聚类分析简述
•   1.1 电力用户负荷曲线聚类分析步骤
•   1.2 常用聚类结果评价指标
• 2 标准化方法选取
•   2.1 常用标准化方法
•   2.2 与标准化方法无关的电力负荷聚类评价指标
•     2.2.1 随机森林算法
•     2.2.2 评价指标
• 3 近邻传播算法
• 4 算例分析
•   4.1 标准化方法比较选取
•   4.2 近邻传播算法聚类
• 5 聚类结果及其应用
•   5.1 聚类结果
•   5.2 聚类结果应用分析
• 6 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 彭勃,李作红,李猛,杨燕,徐蔚,麻敏华

关键词: 负荷聚类,电力数据挖掘,标准化,近邻传播算法

来源: 机电工程技术 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用

单位: 广东电网公司电网规划研究中心

分类号: TM714;TP311.13

页码: 183-186+224

总页数: 5

文件大小: 2605K

下载量: 206