基于函数型数据分析和k-means算法的电力用户分类（英文）

发布时间：2017-08-08 07:23

  本文关键词：基于函数型数据分析和k-means算法的电力用户分类（英文）

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【摘要】：为了对大量电力用户的稀疏、不规律的日耗电量数据进行特征分析,并对用户进行分类,文章提出一种函数性数据聚类分析方法。首先,应用kernel方法将离散的电量数据还原成连续曲线;然后,受Sobolev空间距离的启发,定义了新的函数距离,用于k-means算法进行聚类。以某城市10 000户居民538天的实际用电数据进行实验,得到了用户在不同距离和聚类个数下的聚类原型。实验结果显示,由于选取的用户主要是城市居民,其用电模式比较相似:大高峰时段主要在6—9月,小高峰时段主要在1—2月,日消耗波动较小。而不同用户类别的主要区别体现在用电量的范围上:低耗电用户整体低于13 k W?h/天,高耗电用户接近100 k W?h/天。
【作者单位】： 复旦大学数学科学学院;上海市电力公司;
【关键词】： 函数性数据分析 k-means kernel方法 智能电表 数据分析
【基金】：Projected Supported by the National High Technology Research and Development Program of China(863 Program)(2015AA050203) National Talents Training Base for Basic Research and Teaching of Natural Science of China(J1103105)~~
【分类号】：TM769;TP311.13
【正文快照】： of China(J1103105).而不同用户类别的主要区别体现在用电量的范围上:低耗电用户整体低于13 k W?h/天,高耗电用户接近100 k W?h/天。0 IntroductionSmart grid is the combination of traditionalelectricity techniques with analysis and controlstrategy and the inevitabl

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本文编号：638789