一种基于Spark和聚类分析的辨识电力系统不良数据新方法 被引量：65

1

作者 孟建良 刘德超 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期85-91,共7页

随着电力系统智能化建设的不断深入和推进,电力系统数据呈现海量化、高维化的趋势。针对电力系统中的不良数据将导致电力系统状态估计结果的准确性降低,而传统聚类算法处理海量高维数据时单机计算资源不足,近年来较流行的Map Reduce框... 随着电力系统智能化建设的不断深入和推进,电力系统数据呈现海量化、高维化的趋势。针对电力系统中的不良数据将导致电力系统状态估计结果的准确性降低,而传统聚类算法处理海量高维数据时单机计算资源不足,近年来较流行的Map Reduce框架不能有效处理频繁迭代计算等问题,提出一种基于Spark的并行K-means算法辨识不良数据的新方法。以某一节点电力负荷数据为研究对象,运用基于Spark的并行K-means聚类算法提取出日负荷特征曲线,分别对输电网状态估计中的不良数据进行检测和辨识。选用EUNITE提供的真实电力负荷数据进行实验,结果表明此方法能有效提高状态估计结果的准确性,与基于Map Reduce框架的方法相比,具有更好的加速比、扩展性,能更好地处理电力系统的海量数据。 展开更多

关键词 SPARK 聚类 K-MEANS 电力系统 不良数据 负荷曲线分类

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基于特性指标降维的日负荷曲线聚类分析 被引量：58

2

作者 刘思 李林芝 +4 位作者 吴浩 孙维真 傅旭华 叶承晋 黄民翔 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期797-803,共7页

运用数据挖掘中的聚类技术对电力系统日负荷曲线进行分析,提出一种基于特性指标降维的日负荷曲线聚类方法——特性指标聚类(pattern index clustering,PIC),通过负荷率、日峰谷差率等6个日负荷特性指标对日负荷曲线进行降维处理,利用基... 运用数据挖掘中的聚类技术对电力系统日负荷曲线进行分析,提出一种基于特性指标降维的日负荷曲线聚类方法——特性指标聚类(pattern index clustering,PIC),通过负荷率、日峰谷差率等6个日负荷特性指标对日负荷曲线进行降维处理,利用基于聚类有效性修正的德尔菲方法配置各指标权重,以加权欧式距离作为相似性判据,对日负荷曲线进行聚类。算例结果表明所提方法运行时间短,鲁棒性好,提高了负荷曲线聚类质量,能直观反映典型负荷曲线的特点。 展开更多

关键词 负荷曲线分类 负荷特性指标 降维 加权欧式距离 聚类有效性

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模糊聚类在电力用户分类中的应用 被引量：12

3

作者 段铷 张彩庆 刘爱芳 《电力需求侧管理》 北大核心 2005年第5期18-20,共3页

将模糊聚类方法应用于电力销售领域,利用负荷曲线特征实现对电力用户分类,可以为售电企业的合理定价和有效实施负荷管理提供参考。介绍了利用模糊C均值聚类方法实现用户分类的原理和步骤及聚类完成后的有效性检验指标的计算方法。算例... 将模糊聚类方法应用于电力销售领域,利用负荷曲线特征实现对电力用户分类,可以为售电企业的合理定价和有效实施负荷管理提供参考。介绍了利用模糊C均值聚类方法实现用户分类的原理和步骤及聚类完成后的有效性检验指标的计算方法。算例表明了该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 负荷曲线 模糊C均值聚类 电力用户分类

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基于用电行为数字特征画像的电力用户两阶段分类方法 被引量：14

4

作者 王磊 刘洋 +3 位作者 李文峰 张杰 许立雄 邢哲铭 《电力建设》 CSCD 北大核心 2022年第2期70-80,共11页

对用户开展精细化用电行为画像及分类,是电力企业精准掌握用户用电规律、提升服务水平和市场竞争力的关键因素之一。针对当前电力用户分类研究中用户用电行为画像结果片面、集成学习负荷分类研究中的基分类器冗余问题及负荷类别不平衡问... 对用户开展精细化用电行为画像及分类,是电力企业精准掌握用户用电规律、提升服务水平和市场竞争力的关键因素之一。针对当前电力用户分类研究中用户用电行为画像结果片面、集成学习负荷分类研究中的基分类器冗余问题及负荷类别不平衡问题,提出一种基于用电行为数字特征画像的电力用户两阶段分类算法。第一阶段,提出一种结合谱聚类和集成强基分类器的用户日负荷曲线分类算法:首先,针对集成学习基分类器学习能力弱的不足,提出一种基于改进长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的强基分类器;其次,针对基分类器冗余问题,提出一种基于最小正则化代理经验风险的优化选择集成策略;然后,提出一种基于密度的高斯过采样方法处理类别不平衡。第二阶段,基于负荷曲线分类结果,构建以日负荷模式发生概率为数字特征的用户用电行为画像,采用谱聚类算法对用户画像实施分类。最后,通过实测用户负荷数据验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 电力用户分类 数字特征画像 负荷曲线分类 类别不平衡 优化选择集成

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一种基于Pearson相关系数的电力用户负荷曲线聚类算法 被引量：12

5

作者 王星华 许炫壕 周亚武 《黑龙江电力》 CAS 2017年第5期397-401,415,共6页

提出一种基于Pearson相关系数作为聚类判据的负荷曲线聚类算法——Pearson相关聚类(Pearson Correlation Clustering,PCC)。首先对负荷数据进行数据清理以及去噪处理,再选择合适的降维算法以降低数据处理的复杂性。提出利用Pearson相关... 提出一种基于Pearson相关系数作为聚类判据的负荷曲线聚类算法——Pearson相关聚类(Pearson Correlation Clustering,PCC)。首先对负荷数据进行数据清理以及去噪处理,再选择合适的降维算法以降低数据处理的复杂性。提出利用Pearson相关系数阈值作为聚类中心选择依据的方法解决初始聚类中心选择的随机性;利用电力负荷曲线数据与聚类中心之间的Pearson相关系数进行聚类,以DBI指标作为聚类效果的评价标准,分析了不同系数对聚类效果的影响。算例结果表明,该算法相比传统算法运行时间短,鲁棒性强,聚类效果更好。 展开更多

关键词 Pearson相关系数 负荷曲线分类 降维 中值滤波 聚类有效性

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基于多源异构数据关联规则分析的需求响应潜力居民用户辨识方法 被引量：8

6

作者 郭浩然 刘洋 +1 位作者 许立雄 黄依凡 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1950-1960,共11页

精准辨识需求响应潜力居民用户群体,形成一定规模的聚合资源参与电网互动可以进一步发挥需求响应调节能力。针对当前辨识研究仅采用负荷数据挖掘,难以精准识别需求响应潜力居民用户的不足,提出了一种基于多源异构数据关联规则分析的潜... 精准辨识需求响应潜力居民用户群体,形成一定规模的聚合资源参与电网互动可以进一步发挥需求响应调节能力。针对当前辨识研究仅采用负荷数据挖掘,难以精准识别需求响应潜力居民用户的不足,提出了一种基于多源异构数据关联规则分析的潜力用户辨识方法。首先,针对负荷形态辨识中负荷类别划分精细化程度较低的问题,采用双向门控循环单元网络针对用户典型日负荷曲线进行分类,并依据各类用电负荷峰谷幅值及时段分布特征,实现需求响应潜力用户的初步选择。其次,针对用户潜力评估指标维度单一、指标权重同质化的不足,融合多源异构数据进行关联规则分析,构建多维需求响应潜力评估指标体系,并基于相关性与冗余性分析赋予指标客观权重,利用逼近理想解排序算法求解用户潜力值排序。最后,通过算例验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 需求响应潜力 多源异构数据 关联规则分析 负荷曲线分类 潜力值排序

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基于模糊聚类的电力系统负荷分类分析 被引量：9

7

作者 黄麒元 王致杰 +4 位作者 朱俊 杜彬 王东伟 吕金都 王浩清 《电力学报》 2015年第3期200-205,共6页

在面向电力系统的稳定运行、经济分析和整体规划的研究过程中,电力系统负荷分类作为基础工作具有重要意义。将模糊聚类方法应用于电力销售领域,利用负荷曲线特征实现对电力用户的分类,应用模糊聚类分析中K-均值聚类方法计算负荷曲线间... 在面向电力系统的稳定运行、经济分析和整体规划的研究过程中,电力系统负荷分类作为基础工作具有重要意义。将模糊聚类方法应用于电力销售领域,利用负荷曲线特征实现对电力用户的分类,应用模糊聚类分析中K-均值聚类方法计算负荷曲线间相似度,对某供电公司的72个用户电力负荷曲线用Matlab进行仿真。最后与传统典型曲线分类仿真结果进行对比,表明所提方法的有效性与可行性,从而使得电力系统的生产和运行效率得到了提高。 展开更多

关键词 电力负荷 负荷曲线分类 模糊聚类 K-均值聚类

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考虑数据不均衡的居民用户负荷曲线分类方法 被引量：7

8

作者 张慧波 王守相 +2 位作者 赵倩宇 任杰 王海 《电力工程技术》 北大核心 2022年第3期186-193,共8页

由于用户用电行为的多样性和随机性,负荷数据存在分布不均衡的问题,传统负荷曲线分类方法在处理不均衡数据时性能较差。为此,提出一种改进K-means与长短期记忆(LSTM)神经网络-卷积神经网络(CNN)分类模型结合的负荷曲线分类方法。首先,... 由于用户用电行为的多样性和随机性,负荷数据存在分布不均衡的问题,传统负荷曲线分类方法在处理不均衡数据时性能较差。为此,提出一种改进K-means与长短期记忆(LSTM)神经网络-卷积神经网络(CNN)分类模型结合的负荷曲线分类方法。首先,为提升K-means算法对不均衡数据的聚类效果,基于密度峰值聚类(DPC)算法思想,提出一种相对k近邻密度峰值(RKDP)初始聚类中心选取方法,将其作为K-means算法的初始中心进行聚类;然后,为提高RKDP-K-means处理高维负荷数据的性能,采用LSTM自编码器进行特征降维后再聚类获得精准类别标签;最后,基于LSTM神经网络和CNN分别提取负荷特征构建负荷曲线分类模型,实现对大规模负荷曲线的分类。算例选取了爱尔兰智能电表数据集和伦敦负荷数据集进行实验,验证了所提算法在大规模负荷曲线分类时的有效性和实用性。 展开更多

关键词 负荷曲线分类 不均衡数据 改进K-MEANS 自编码器 长短期记忆(LSTM)神经网络 卷积神经网络(CNN)

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结合电力负荷差异性分类的需求侧响应模型研究 被引量：3

9

作者 许炫壕 王星华 周亚武 《黑龙江电力》 CAS 2018年第4期292-297,共6页

提出一种结合电力负荷分类的需求侧响应电价模型。在峰谷分时电价理论的支撑下,综合考虑电力价格的变化率和市场需求变化率,以电力市场的需求价格弹性系数为基础,通过对一天划时段分别设定不同电价,综合考虑供需两侧以建立分时电价模型... 提出一种结合电力负荷分类的需求侧响应电价模型。在峰谷分时电价理论的支撑下,综合考虑电力价格的变化率和市场需求变化率,以电力市场的需求价格弹性系数为基础,通过对一天划时段分别设定不同电价,综合考虑供需两侧以建立分时电价模型。以峰负荷最小化、谷负荷最大化且用户购电费用尽可能少为目的建立组合函数。结合电力负荷差异性分类,针对不同类型电力用户进行算例仿真,结果表明该电价模型可以取得较好的预测效果,可以作为制定峰谷电价的依据。 展开更多

关键词 需求侧响应 电力负荷分类 价格弹性系数 分时电价模型

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基于用户实际日负荷曲线的负荷分类策略研究 被引量：2

10

作者 彭夸 杨超 《贵州电力技术》 2014年第2期48-49,69,共3页

首先介绍了灰色关联聚类分析方法,然后选用该方法对某供电局涉及9类国民经济行业中的12个用户典型日负荷曲线进行聚类分析。通过案例说明采用该分类方法对负荷进行分类可更简单直接的表现各类用户负荷特性,为负荷特性分析、负荷预测、... 首先介绍了灰色关联聚类分析方法,然后选用该方法对某供电局涉及9类国民经济行业中的12个用户典型日负荷曲线进行聚类分析。通过案例说明采用该分类方法对负荷进行分类可更简单直接的表现各类用户负荷特性,为负荷特性分析、负荷预测、电网规划及需求侧管理等提供依据。 展开更多

关键词 日负荷曲线 灰色关联聚类法 负荷分类 实际用户

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基于改进PSO-Kmeans算法的实际日负荷曲线聚类分析 被引量：2

11

作者 覃日升 况华 +1 位作者 何鑫 段锐敏 《电工技术》 2022年第11期1-6,共6页

有效的实时用户日负荷曲线分类可为电网系统规划、负荷建模、负荷预测及需求侧管理等方面提供依据,同时为电网工作人员实现对负荷模型的判别提供帮助。为此提出一种基于改进PSO进化算法优化K-means的日负荷曲线用户行业分类方法。首先... 有效的实时用户日负荷曲线分类可为电网系统规划、负荷建模、负荷预测及需求侧管理等方面提供依据,同时为电网工作人员实现对负荷模型的判别提供帮助。为此提出一种基于改进PSO进化算法优化K-means的日负荷曲线用户行业分类方法。首先利用牛顿插值法对缺失数据进行填补,然后运用定值线性函数对数据归一化,最后采用权重线性递减及同步学习因子改进PSO解决算法易陷入局部最优解的问题,以优化K-means分类结果准确性。算例分析表明,PSO-Kmeans算法迭代能力强,具有全局寻优能力,且具有一定的鲁棒性,相较于传统K-means分类准确率高。 展开更多

关键词 日负荷曲线分类 牛顿插值法 定值线性函数归一化 PSO-Kmeans 全局寻优 鲁棒性分析

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