【摘 要】
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随着用电信息的采集完善,准确的用户用电模式分析将为电力智能化建设提供重要依据,在此背景下,针对用电模式分析中考虑聚类特征类型单一的问题,提出一种考虑多类型特征优选的加权聚类分析方法.首先,将负荷类特征和气象类特征归一化建立待选择特征集合;然后,结合互信息和灰色关联度优选出聚类特征集;最后,采用权重分配的k-means方法对优选特征集合进行聚类,结合负荷曲线分析各用电模式的典型用电行为.通过对上海市某商场用电负荷数据的分析,证明该方法能够减少数据冗余信息的干扰并提升聚类质量.
【机 构】
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上海电力大学电气工程学院,上海 200090;上海市电力公司电力科学研究院,上海 200437
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随着用电信息的采集完善,准确的用户用电模式分析将为电力智能化建设提供重要依据,在此背景下,针对用电模式分析中考虑聚类特征类型单一的问题,提出一种考虑多类型特征优选的加权聚类分析方法.首先,将负荷类特征和气象类特征归一化建立待选择特征集合;然后,结合互信息和灰色关联度优选出聚类特征集;最后,采用权重分配的k-means方法对优选特征集合进行聚类,结合负荷曲线分析各用电模式的典型用电行为.通过对上海市某商场用电负荷数据的分析,证明该方法能够减少数据冗余信息的干扰并提升聚类质量.
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