基于改进聚类算法的地区居民阶梯电价优化调整方案

发布时间：2021-06-15 23:37

　　我国电力企业对居民家庭用户执行递增式的阶梯电价计费制度。阶梯电价制度根据用户在计费周期内的累计用电量水平对电费进行差异化计量,引导用户自主参与节能减排、合理规划用电行为。但是,现行的阶梯电价政策更新周期长,现有的阶梯电价研究和制定方法也存在着各自的缺陷,有必要根据区域实际情况,因地制宜设计一种新型的阶梯电价优化方案。制定居民阶梯电价方案,主要工作重点在于阶梯分档数量、阶梯电量长度和阶梯单位电价等参数的设计。智能电网的推广和大数据技术发展,引领电力行业进入到了电力大数据时代。通过挖掘电力数据信息中的隐藏信息解决实际问题,改变了以往基于现实直观或者浅层隐含信息等条件处理问题的思维模式,使得处理数据复杂、模型未知的问题成为可能。将适当的大数据分析技术运用到电力经济领域,为设计阶梯电价优化方案提供了新的思路。首先介绍了数据挖掘、聚类分析、群体智能算法等概念,根据用电量数据的特性和本文的目标任务选择采用k-means算法作为主要的数据分析方法。考虑到算法在聚类簇数选择和初始聚类中心选择等方面存在的不足之处,在借鉴其它算法优点的基础上对算法做出针对性的改进。改进的聚类算法克服随机参数设置对聚类结果... 

【文章来源】：陕西理工大学陕西省

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

算法1下的SSE平均值的变化趋势

陕西理工大学硕士学位论文-30-值的具体数据分析，可以发现SSE值在k=3处的变化量相对最大，因此相较而言可以取k=3。分别使用算法2和算法3进行同样的实验内容，绘制相应的SSE平均值的变化曲线如图4-3、图4-4所示。观察对比可知，图4-3、图4-4中曲线与图4-2具有大体一致的变化趋势，因此可以得到的k值与算法1下选择结果也相似。图4-3算法2下的SSE平均值的变化趋势Fig.4-3ThetrendofSSEaveragevalueunderalgorithm2图4-4算法3下的SSE平均值的变化趋势Fig.4-4ThetrendofSSEaveragevalueunderalgorithm3

陕西理工大学硕士学位论文-30-值的具体数据分析，可以发现SSE值在k=3处的变化量相对最大，因此相较而言可以取k=3。分别使用算法2和算法3进行同样的实验内容，绘制相应的SSE平均值的变化曲线如图4-3、图4-4所示。观察对比可知，图4-3、图4-4中曲线与图4-2具有大体一致的变化趋势，因此可以得到的k值与算法1下选择结果也相似。图4-3算法2下的SSE平均值的变化趋势Fig.4-3ThetrendofSSEaveragevalueunderalgorithm2图4-4算法3下的SSE平均值的变化趋势Fig.4-4ThetrendofSSEaveragevalueunderalgorithm3


本文编号：3231923