基于近邻传播算法的电力用户负荷曲线聚类分析

• 作者: 彭勃 徐蔚 李作红 李猛 杨燕 麻敏华
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷聚类 电力数据挖掘 标准化 近邻传播算法
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 电力电网
• 页码范围: 183-186,224
• 页数: 5页
• 分类号: TM744
• 字数: 4073字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2019.04.053

摘要

电力用户负荷曲线聚类分析是电力数据挖掘中的一个研究热点.负荷曲线聚类之前需对负荷曲线进行标准化处理,现有研究尚没有可以对不同标准化方法下的负荷曲线聚类结果进行评价的指标.提出了一种与标准化方法无关的电力负荷聚类评价指标,首次将近邻传播算法应用在负荷曲线聚类中,并给出了应用聚类结果的建议.算例结果表明:峰值标准化方法具有较好的聚类效果,相对于传统的负荷曲线聚类方法,近邻传播算法具有更好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	麻敏华	广东电网公司电网规划研究中心	5	30	3.0	5.0
2	徐蔚	广东电网公司电网规划研究中心	14	84	4.0	9.0
3	李作红	广东电网公司电网规划研究中心	3	20	2.0	3.0
4	彭勃	广东电网公司电网规划研究中心	2	2	1.0	1.0
5	李猛	广东电网公司电网规划研究中心	2	2	1.0	1.0
6	杨燕	广东电网公司电网规划研究中心	9	75	3.0	8.0