多源异构大数据下综合能源系统用户用能行为预测分析研究

• 作者: 刘金朋 彭丽霖 杜英 王超 苟全峰 郭小帆 马天男
• 来源期刊: 智慧电力
• 学科: 工学
• 关键词: 综合能源系统 用能行为 BIRCH聚类 深度信念神经网络 需求预测
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 电网分析与研究
• 页码范围: 86-95
• 页数: 10页
• 分类号: TM714
• 字数: 7661字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7598.2018.10.014

摘要

在综合分析用户侧用能数据特征和数据来源基础上,建立了基于Spark平台和平衡迭代规约聚类分析(BIRCH)的用户用能行为聚类分析算法,并提出了算法并行化策略和聚类结果评价指标.针对用户用能行为聚类结果,结合Spark平台和深度信念神经网络(DBN)构建了用户用能需求多线程预测模型.通过算例对并行化聚类算法和多线程需求预测模型进行了仿真分析,结果表明,构建的基于Spark-BIRCH的用户用能行为聚类算法具有较高的准确度和有效度,基于Spark-DBN的预测模型比单一预测模型的预测精度更高.仿真结果验证了2种模型的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘金朋	华北电力大学经济与管理学院	24	252	7.0	15.0
2	王超	国网四川省电力公司经济技术研究院	18	52	4.0	6.0
3	杜英	国网四川省电力公司经济技术研究院	15	46	4.0	6.0
4	苟全峰	国网四川省电力公司经济技术研究院	10	33	2.0	5.0
5	马天男	国网四川省电力公司经济技术研究院	6	24	2.0	4.0
6	彭丽霖		5	23	2.0	4.0
7	郭小帆		2	21	2.0	2.0