【摘 要】
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针对当前电力大数据背景下用户用电行为分析对尖峰负荷特性挖掘不足的问题,提出一种考虑尖峰负荷特性指标的用户用电行为分析方法。首先,对尖峰负荷定义及尖峰负荷特性指标进行说明,并根据尖峰负荷特性指标构建尖峰特性特征集;然后,使用K-means算法对特征集进行聚类并获取聚类结果标签,使用轮廓系数评估不同类别的聚类性能;最后对不同标签用户用电特性进行分析。采用美国国家可再生能源实验室开源用户用电数据进行仿真
【机 构】
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云南电网有限责任公司电网规划建设研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“基于数据驱动的综合能源电力系统分布互联建模研究”(52107097); 云南电网公司规划专题科技项目“云南‘十四五’尖峰负荷控制实施路径及配套政策机制研究”(0500002021030203GHJ00053);
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针对当前电力大数据背景下用户用电行为分析对尖峰负荷特性挖掘不足的问题,提出一种考虑尖峰负荷特性指标的用户用电行为分析方法。首先,对尖峰负荷定义及尖峰负荷特性指标进行说明,并根据尖峰负荷特性指标构建尖峰特性特征集;然后,使用K-means算法对特征集进行聚类并获取聚类结果标签,使用轮廓系数评估不同类别的聚类性能;最后对不同标签用户用电特性进行分析。采用美国国家可再生能源实验室开源用户用电数据进行仿真计算,计算结果表明,使用尖峰特性特征集较原始用户数据集具有更好的聚类效果。
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