【摘 要】
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针对目前电力大数据价值密度的研究存在缺乏定义和量化指标、提升手段单一导致效果有限的问题,提出了相关定义及评价指标,从空间上内存占用、时间上运行速率2个维度计算价值
【机 构】
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国网上海市电力公司浦东供电公司,上海交通大学电子信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51777121)~~
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针对目前电力大数据价值密度的研究存在缺乏定义和量化指标、提升手段单一导致效果有限的问题,提出了相关定义及评价指标,从空间上内存占用、时间上运行速率2个维度计算价值密度评价指标;并提出了基于多初始聚类中心的改进k-means算法,弥补其太过依赖于初始聚类中心的不足。结合该算法,分别从“脏数据”、记录、字段等不同维度,研究如何提升价值密度。以日负荷预测为算例进行仿真测试,结果表明评价指标能较好地反映价值密度,改进聚类算法有较好的的聚类效果和速率优势,可以有效提升数据价值密度。
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