【摘 要】
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作为描述电网运营状态的重要依据,用户实时用电量数据在各时间段内的均值、方差及离散傅里叶变换（DFT）分量等统计变换结果是用电行为特征提取的重要建模参数.基于密度聚类的DBS
【机 构】
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国网辽宁省电力有限公司信息通信调度监控中心,中国科学院沈阳计算技术研究所,中国科学院大学,国家电网东北电力调控分中心
【基金项目】
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辽宁电力公司科技项目(SGLNXT00DKJS1600242)资助
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作为描述电网运营状态的重要依据,用户实时用电量数据在各时间段内的均值、方差及离散傅里叶变换（DFT）分量等统计变换结果是用电行为特征提取的重要建模参数.基于密度聚类的DBSCAN算法能够对空间内样本点进行更加准确可靠的类别划分.层次聚类的子域划分、域内聚类和聚类合并的过程为DBSCAN算法的分布式实现提供重要参考.根据DBSCAN算法中的密度参数,保留各子簇的边界特征样本,使子簇合并过程的计算效率进一步提高.以Spark为代表的分布式内存计算系统将数据处理的中间结果存入内存,降低读写开销,为大规模数据的迭
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