【摘 要】
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为了识别用户端典型用电负荷模式，解决传统聚类算法中仅使用单视角数据致使典型模式识别不全面的问题，提出一种基于多视角网络融合的典型用电负荷模式挖掘方法.采用多视角网络融合算法对三个粒度视角数据进行融合，利用谱聚类算法与共现矩阵度量方法识别典型用电负荷模式，结合教育行业和房地产行业用户基本信息对其用电负荷曲线趋势进行挖掘与分析.结果表明，与单视角数据相比，挖掘出的典型用电负荷模式更为准确且具有较好的鲁
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（72001191）； 青海省科技项目（SGQHHD00DDQT2000272）； 河南省自然科学基金青年科学基金项目（202300410442）； 国家电网公司管理咨询项目（SGZB0000GDWT2000604）；
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为了识别用户端典型用电负荷模式，解决传统聚类算法中仅使用单视角数据致使典型模式识别不全面的问题，提出一种基于多视角网络融合的典型用电负荷模式挖掘方法.采用多视角网络融合算法对三个粒度视角数据进行融合，利用谱聚类算法与共现矩阵度量方法识别典型用电负荷模式，结合教育行业和房地产行业用户基本信息对其用电负荷曲线趋势进行挖掘与分析.结果表明，与单视角数据相比，挖掘出的典型用电负荷模式更为准确且具有较好的鲁棒性，能够结合不同行业特点为电网系统在不同时段采取错峰用电、削峰填谷等措施提供指导.
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