基于改进的并行K-Means算法的电力负荷聚类研究

发布时间：2018-03-13 10:07

  本文选题：负荷聚类　切入点：并行计算　出处：《计算机工程与应用》2017年17期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：电力企业通常根据电力负荷数据,采用传统的K-Means算法对客户进行划分,而这种方法最大的缺陷就是必须由用户手动指定聚类簇数。提出了一种将Canopy算法和K-Means算法结合应用于负荷聚类的方法,无需手动指定聚类簇数。收集到的用户历史用电数据,使用并行计算框架Map Reduce对原始数据进行预处理。应用Canopy和K-Means算法建立自动负荷聚类模型。在真实用电数据上进行实证分析,通过使用Silhouette指标对结果进行评估,证明提出的方法更加稳定和具有广泛的适用性。
[Abstract]:According to the load data, the traditional K-Means algorithm is used to divide the customers. The biggest drawback of this method is that the clustering number must be manually specified by the user. This paper proposes a method which combines Canopy algorithm and K-Means algorithm to load clustering without manually specifying the cluster number. The parallel computing framework Map Reduce is used to preprocess the raw data, and the Canopy and K-Means algorithms are used to establish the automatic load clustering model. The real power consumption data are empirically analyzed, and the results are evaluated by using the Silhouette index. It is proved that the proposed method is more stable and has wide applicability.
【作者单位】： 国网信通亿力科技有限责任公司;福州大学数学与计算机科学学院;福建省网络计算与智能信息处理重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(No.61300104) 福建省科技创新平台建设(No.2009J1007) 福建省自然科学基金(No.2013J01230) 福建省高校杰出青年科学基金(No.JA12016) 福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划(No.JA13021)
【分类号】：F426.61;TP311.13

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本文编号：1605911