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题名基于多维特征分析与动态定权聚类的电力居民用户分类
被引量：3
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作者
崔高颖
邵雪松
陈霄
储娜娜
张娅楠
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机构
国网江苏省电力有限公司营销服务中心
国网江苏省电力有限公司
东南大学电气工程学院
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出处
《电力需求侧管理》
2023年第6期88-94,共7页
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基金
国家电网公司科技项目(5400-202018421A-0-0-00)。
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文摘
由于居民用户用电需求的高度随机性和不规则性,亟需详细的数据分析来定义用户的行为特征,以提供更加合理的用电建议和需求响应潜力。为了进一步挖掘非介入式辨识数据的价值,提出一种基于多维用电行为数据的电力居民用户分类方法。首先通过非介入式智能电表获取居民细粒度用电数据,分析用户的用电行为,寻找到关键用电特征量;接着使用CRITIC权重法自适应配置各指标权重,通过6类聚类评价指标,对4种聚类算法和3个数据距离计算进行对比,实现最优聚类方法和聚类数目的选择。通过某小区实际数据验证了本文所提用电特征量以及定权聚类方法的有效性,将居民用户群体分成用电行为差异明显的两类。
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关键词
电力居民用户分类
多维负荷数据
用电行为分析
动态聚类
需求响应
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Keywords
classification of electricity residential users
multidimensional load data
electricity consumption behavior analysis
dynamic clustering
demand response
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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