【摘 要】
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随着电力系统大数据时代的到来,因此对电力负荷量测数据进行聚类分析显得尤为重要,它是我们整个电力系统电力建模,需求侧管理,乃至整体规划等工作的基石,对电力系统安全,经济
【机 构】
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郑州轻工业学院电气信息工程学院,郑州轻工业学院建筑环境工程学院
【基金项目】
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河南省杰出青年项目(No.164100510017),973项目(No.613237).
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随着电力系统大数据时代的到来,因此对电力负荷量测数据进行聚类分析显得尤为重要,它是我们整个电力系统电力建模,需求侧管理,乃至整体规划等工作的基石,对电力系统安全,经济,稳定运行具有重大意义。对电力负荷的聚类分析,可以精确的提炼出负荷的共性以及差别。对用户侧的负荷聚类分析可以提取出用户的用电习惯及用电模式,精确把握用户用电规律,从而优化电力调度,调控整个电网的运行。作为本文的主要工作,首先对复杂高维的原始样本数据进行降维处理,然后进行聚类分析,通过对比常用的几种聚类算法结果,选择较优算法对用户用电负荷属性进
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