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基于CUDA技术的海量电力负荷曲线聚类算法
基于CUDA技术的海量电力负荷曲线聚类算法
作者:
吴霜
孙国强
季聪
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
GPU
CUDA
并行计算
海量数据
K均值聚类
电力负荷曲线
摘要:
随着用电信息采集、负荷控制等系统中用户负荷数据的爆炸式增长,传统计算框架与方法在处理海量用户负荷聚类、开展负荷特性分析等业务时面临着巨大的计算压力.着眼于计算精度日益提高、计算能力日渐强大的图形处理单元(graphic process unit,GPU),基于Nvidia的统一计算设备架构(compute uniform device architecture,CUDA)提出了一种负荷曲线快速并行K-means聚类算法,采用距离计算并行化、曲线数统计并行化、线程块分配合理化等多个并行加速策略,极大地提升了用户负荷曲线的聚类速度.多个测试算例表明,文中提出的基于CUDA的K-means电力负荷曲线聚类算法加速比高,适应性强,是解决海量负荷曲线聚类问题的好方法.
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文献信息
篇名
基于CUDA技术的海量电力负荷曲线聚类算法
来源期刊
电力工程技术
学科
工学
关键词
GPU
CUDA
并行计算
海量数据
K均值聚类
电力负荷曲线
年,卷(期)
2018,(4)
所属期刊栏目
电网技术
研究方向
页码范围
65-70
页数
6页
分类号
TM744
字数
3529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
吴霜
国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
10
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季聪
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并行计算
海量数据
K均值聚类
电力负荷曲线
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
电力工程技术
主办单位:
江苏省电力公司
江苏省电机工程学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1009-0665
CN:
32-1866/TM
开本:
16开
出版地:
江苏省南京市江宁区帕威尔路1号
邮发代号:
创刊时间:
1982
语种:
chi
出版文献量(篇)
3196
总下载数(次)
7
总被引数(次)
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