大数据技术在电力大用户用电特征分类中的应用

• 作者: 倪琳娜 张岩 沈建良 袁健 陆春光
• 来源期刊: 浙江电力
• 学科: 工学
• 关键词: 售电市场 大数据技术 用电特征分类 动态时间规整算法 K-means算法
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 数据价值挖掘专刊
• 页码范围: 37-41
• 页数: 5页
• 分类号: TM76|TP311.13
• 字数: 3867字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19585/j.zjdl.201712008

摘要

随着电力行业市场化改革的深入,对用电客户进行细分并提供差异化服务已经成为必然趋势.针对电力用户的用电负荷数据特点,提出了一种基于大数据技术的用电特征相似性挖掘方法.采用DTW算法对负荷曲线相似度进行度量,并利用K-means算法对DTW距离矩阵进行聚类分析,实现用户负荷曲线的聚类和负荷特性分析.最后,以纺织印染业大工业用户的负荷数据为例进行验证,结果表明,该算法组合能够较好地反映负荷曲线的相似度,负荷曲线特征呈现显著差异.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈建良	国网浙江省电力有限公司电力科学研究院	11	24	3.0	4.0
2	倪琳娜	国网浙江省电力有限公司电力科学研究院	5	16	2.0	4.0
3	陆春光	国网浙江省电力有限公司电力科学研究院	9	35	4.0	5.0
4	袁健	国网浙江省电力有限公司电力科学研究院	5	12	1.0	3.0
5	张岩	国网浙江省电力有限公司电力科学研究院	2	17	2.0	2.0