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基于自适应权重特征聚类的用户用电行为分析 被引量：1
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作者 洪居华 洪兰秀 +4 位作者 李源非 蔡期塬 沈豫 刘林 许梓明 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第11期341-349,共9页
智能电表的推广使得监测数据呈指数级增长,但部分大电力公司在需求侧分析和大数据分析方面通常面临极大的挑战,因此,提出一种自适应权重特征K-均值有限传播(adaptive weighted feature K-means finite propagation,AP)聚类算法来分析用... 智能电表的推广使得监测数据呈指数级增长,但部分大电力公司在需求侧分析和大数据分析方面通常面临极大的挑战,因此,提出一种自适应权重特征K-均值有限传播(adaptive weighted feature K-means finite propagation,AP)聚类算法来分析用户的用电行为。构造一个综合特征集,即负荷曲线的时域、频域和波动特征。将特征集应用到分布式框架中分析客户行为,在局部建模中,考虑负荷曲线的时域和波动特性,采用自适应K-means算法对负荷曲线进行聚类,并采用客观熵权;在全局建模中,引入AP聚类算法,结合加权时域和频域特征得到聚类结果。通过仿真数据的性能测试和大数据集的用电行为分析,验证了所提模型和方法的有效性。 展开更多
关键词 自适应权重特征 有限传播 用电行为 分布式框架 熵权
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