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摘要
随着智能电网的发展和AMI系统的应用,电网数据量大大增加,海量电网大数据一方面有助于电网运行、调度策略的制定,一方面也大大增加了数据处理的难度。为此采用自组织映射神经网络(Self-Organizing Map,SOM)模型,基于实际电力用户的消费数据进行了用户消费行为模式分析和识别,同时利用主成分(PCA)模型结合k均值聚类的方法与SOM模型进行对比。结果表明SOM模型在数据降维、用户行为模式识别方面具有一定优势,实际算例结果表明SOM模型效果优于PCA模型,研究结果可为电力大数据处理方法和用户行为模式识别提供参考。
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单位广东电力交易中心有限责任公司
