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摘要:
基于用电信息采集系统的用户负荷数据聚类分析,是获得典型负荷曲线和按负荷特性完成用户分类的重要手段。K均值聚类算法(K-means)是目前应用较多的电力负荷分类算法,但K-means算法最大问题在于无法自动获取最优聚类数目。对此,文章提出了一种基于聚类结果评价指标及分类复杂程度确定聚类数目的方法,得到的聚类数目可作为K-means的初始输入。该方法可以有效降低K-means分类算法中人工参与程度,并能获得较优的聚类结果。文章末尾通过实际算例分析验证了所提分类方法的正确性。
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文献信息
篇名 基于用电信息采集系统用户负荷特性聚类分析
来源期刊 电测与仪表 学科 工学
关键词 负荷特性 聚类分析 K均值
年,卷(期) 2016,(z1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 70-73
页数 4页 分类号 TM741
字数 2753字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙志杰 17 106 4.0 10.0
3 傅军 16 84 5.0 9.0
9 朱天博 3 5 2.0 2.0
13 杨一帆 2 4 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
负荷特性
聚类分析
K均值
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电测与仪表
半月刊
1001-1390
23-1202/TH
大16开
哈尔滨市松北区创新路2000号
14-43
1964
chi
出版文献量(篇)
7685
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22
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