【摘 要】
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电力用户分类方法的研究是挖掘用电习惯、调控潜力等应用的基础,针对大数据量、高维度的电力用户分类方法的研究具有重大意义。在电力大数据时代,用户用电数据随时间不断增长
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,中国电力科学研究院有限公司
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电力用户分类方法的研究是挖掘用电习惯、调控潜力等应用的基础,针对大数据量、高维度的电力用户分类方法的研究具有重大意义。在电力大数据时代,用户用电数据随时间不断增长,呈海量趋势,大大增加了数据分析的时间和空间复杂度。文章在分析电力大数据特点的基础上,提出了一种融合降维和聚类的电力用户分类高效方法。利用Spark平台实现了降维和聚类的融合,验证了该方法的有效性,并在准确性和运行时间上与传统方法比较有较大的改进。
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