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摘要:
鉴于目前电力大数据总量大、数据复杂度高、价值密度低等,基于模糊ISODATA聚类算法研究了商场、宾馆酒店、办公等典型城市负荷用电特性,建立了城市负荷的建筑类型、总能耗、照明与插座用能、空调用能、动力用能、特殊和其他用能的数据维度模型用以辅助分类决策,并在不同维度、数量级的样本数据下与传统聚类算法的性能进行比较.同时与传统的基于日负荷曲线的分类方法准确率进行对比.结果 表明,基于模糊ISODATA算法的城市用电行为分析模型聚类效果好、精度高,适用于当前高维度、大规模的电力大数据的分类,并在一定程度上能够克服当前电力大数据负荷分类中聚类数目设置难、易陷入局部最优等问题.研究成果可用于指导工程实践.
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文献信息
篇名 模糊ISODATA算法在城市负荷分类中的应用
来源期刊 水电能源科学 学科 工学
关键词 用电特性 负荷分类 模糊IS()DATA 聚类分析 日负荷曲线 负荷建模
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 电气工程
研究方向 页码范围 194-197
页数 4页 分类号 TM769
字数 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 刘蓉晖 上海电力学院电气工程学院 25 98 6.0 8.0
2 李仲恒 上海电力学院电气工程学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (0)
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研究主题发展历程
节点文献
用电特性
负荷分类
模糊IS()DATA
聚类分析
日负荷曲线
负荷建模
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
水电能源科学
月刊
1000-7709
42-1231/TK
大16开
武汉市洪山区珞喻路1037号华中科技大学内
38-111
1983
chi
出版文献量(篇)
9307
总下载数(次)
26
总被引数(次)
55104
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