【摘 要】
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针对基于聚类的用户分类研究方法未考虑用户用电方式的差异,导致分析结果并不精准的问题,提出了数据驱动的用电行为分析模型研究.结合K-means算法和数据驱动技术,构建用电分析结构框图,完成多变量、多维度的数据存储与管理.从样本数据集中随机选取初始聚类中心,确定数据集中第一个样本点与聚类中心的距离.更新聚类中心,直到函数收敛为止,由此完成基于数据驱动的数据聚类.选取合理的电力行为特征评价指标作为分类依据,建立用电行为分析模型.根据电力消耗情况下总功率信号的变化,结合基于滑动窗口的电力消耗检测算法,完成用电行为
【机 构】
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国网甘肃省电力公司,甘肃兰州730030
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针对基于聚类的用户分类研究方法未考虑用户用电方式的差异,导致分析结果并不精准的问题,提出了数据驱动的用电行为分析模型研究.结合K-means算法和数据驱动技术,构建用电分析结构框图,完成多变量、多维度的数据存储与管理.从样本数据集中随机选取初始聚类中心,确定数据集中第一个样本点与聚类中心的距离.更新聚类中心,直到函数收敛为止,由此完成基于数据驱动的数据聚类.选取合理的电力行为特征评价指标作为分类依据,建立用电行为分析模型.根据电力消耗情况下总功率信号的变化,结合基于滑动窗口的电力消耗检测算法,完成用电行为检测.由实验结果可知,该模型用电量与实际用电量一致,对提升电网服务质量具有积极意义.
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