智能小区居民用电负荷特征权重分析

• 作者: 傅军栋 杨姚 罗善江
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 用电行为 聚类分析 负荷特征 数据模型
• 年，卷（期）: 2016,（18）
• 所属期刊栏目: 理论分析
• 页码范围: 41-45
• 页数: 5页
• 字数: 3610字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7667/PSPC151714

摘要

以往对智能小区居民用电行为聚类分析时,存在着负荷特征选择与权重计算描述不足的问题.为了提高居民用电行为聚类分析的准确率,降低聚类分析运行时间,提出一种基于ReliefF算法建立的以峰时耗电率、日负荷峰值时刻、谷时耗电率、日负荷周期数、日最小负荷率等特征的数据模型.该模型可以对海量居民用电行为数据进行处理,并通过k-means算法对其进行聚类分析.实验数据来源为已建成的智能小区,结果准确率达94.61％,证明了基于ReliefF算法建立的特征数据模型在居民用电行为类分析中是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅军栋	华东交通大学电气与电子工程学院	34	225	9.0	14.0
2	罗善江	华东交通大学电气与电子工程学院	6	37	4.0	6.0
3	杨姚	华东交通大学电气与电子工程学院	2	21	2.0	2.0