【摘 要】
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电力大数据服务是智能电网建设的关键,提出了基于改进AP聚类的用电行为分析方法和基于随机森林的电力负荷预测方法。针对AP聚类分析用电行为存在的复杂度较高问题,利用熵权法
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电力大数据服务是智能电网建设的关键,提出了基于改进AP聚类的用电行为分析方法和基于随机森林的电力负荷预测方法。针对AP聚类分析用电行为存在的复杂度较高问题,利用熵权法确立指标权值,改进相似度计算方式,实现了用户用电行为的快速准确分析。针对电力负荷预测问题,采用模糊C均值构建历史相似日样本集,利用随机森林预测电力负荷。为提高电力数据服务运行效率,构建了基于Spark框架的并行数据处理平台。实验结果表明,提出方法能够有效提取用户的用电行为和预测电力负荷,且性能优于现有方法。
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