通过电力大数据发现低压用户用电模式的研究

• 作者: 刘辉舟 李周 欧阳昱 臧志波 鲍怀志
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 住宅用电量 智能用电量 智能电表数据
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 129-135
• 页数: 7页
• 分类号: TM769
• 字数: 4515字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2019.02.029

摘要

随着信息和通信技术在电力系统中的日益普及, 传统电力系统正在被数字化.文中通过对智能电网中智能电表和其他数据采集终端采集的用电量数据的聚类分析, 提出了日用电量数据的聚类模型, 并利用该聚类模型发现和提取低压用户的日常用电模式.通过对一个月内1312个低压用户的日用电量数据的案例分析表明, 该聚类模型能够较好地识别低压住宅用户不同地日常用电模式.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘辉舟		20	36	3.0	5.0
2	李周		22	42	4.0	5.0
3	臧志波		4	5	1.0	2.0
4	欧阳昱		10	10	2.0	2.0
5	鲍怀志		1	3	1.0	1.0