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摘要:
随着电力工业的发展与电力计量体系的不断完善,电网需求侧用电特性呈多样化发展态势.智能电表走进人们的生活,带来海量电力数据.如何挖掘用户的用电行为特性,从而促进电价市场化成为人们所关心的问题.首先介绍了聚类分析中的K-modes算法以及层次K-means算法,并结合考虑其优缺点提出动态层次K-modes算法来处理类属型数据并给出合理的k值;其次提出了将曲线数据进行差分及类属型转化的数据处理方法,使之能更好地反应用户曲线形态;最后利用动态层次K-modes算法在模拟数据以及厦门岛内地区电力用户的真实数据上进行聚类试验,得到优良的分类结果.
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文献信息
篇名 基于动态层次K-Modes的电网数据聚类分析
来源期刊 四川电力技术 学科 工学
关键词 电网系统 聚类分析 动态层次K-modes算法 曲线数据 类属型转化
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 电网技术
研究方向 页码范围 30-35
页数 6页 分类号 TP181
字数 3252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 刘林 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 6 3 1.0 1.0
2 林红阳 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 15 74 3.0 8.0
3 易杨 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 8 63 2.0 7.0
4 杜翼 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 4 17 2.0 4.0
5 蔡菁 1 0 0.0 0.0
6 马汉斌 2 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
电网系统
聚类分析
动态层次K-modes算法
曲线数据
类属型转化
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
四川电力技术
双月刊
1003-6954
51-1315/TM
大16开
四川省成都市高新区锦晖西二街16号四川电科院媒体业务中心
1978
chi
出版文献量(篇)
3021
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10921
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