一种基于双层聚类分析的负荷形态组合识别方法

发布时间：2017-12-05 18:27

  本文关键词：一种基于双层聚类分析的负荷形态组合识别方法

  更多相关文章： 聚类分析 余弦相似度 欧式距离 负荷形态 初始聚类中心

【摘要】：区别于传统用户用电行为分析方法,提出一种以聚类算法为基础的双层聚类分析方法。该方法结合给出的内、外层变随机设置为有目的选取初始聚类中心的选取规则,解决了聚类算法受初始聚类中心随机选取的影响,其收敛容易陷入局部最小化的问题。利用余弦相似度形态相似作为外层聚类的判据、欧式距离相近作为内层聚类的判据,对不需要经过归一化处理的用户用电轨迹向量进行分类。最后对某地区电力用户日负荷曲线进行算例分析,结果表明:双层聚类组合方法能把不同负荷形态及其大、小用户准确识别出来,实现了地区负荷形态的自动分类识别功能,证明了上述方法的有效性和优越性。
【作者单位】： 广东工业大学自动化学院;
【基金】：南方电网公司科技项目(K-GD2014-0609)~~
【分类号】：TM714
【正文快照】： 0引言随着大数据时代的到来,在智能电网的大环境下,电力公司用电信息采集系统、电力营销系统和客户服务信息系统等积累了各行各业海量用电信息[1],且数据之间存在关联性。探索有效的数据挖掘方法、充分挖掘与分析用户用电行为,对指导用户合理用电及安排供电规划、高效利用能源

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本文编号：1255785