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摘要
造纸的用电负荷及用热负荷数据是反映造纸企业运行效益和工艺合理性的重要指标，对于企业生产来说，在大量的历史用能负荷数据中，挖掘出企业用能的分布情况对分析生产耗能情况，优化设备运行具有重要的意义。传统的用能分析方法存在着滞后性，无法保证结果的准确等问题。随着工业大数据的发展，基于机器学习的数据挖掘方法为用能负荷数据分析提供了有效的途径。通过相关性分析和降维算法，剔除数据冗余的信息。在此基础上，通结合聚类算法获取全年用能负荷特征日。结果表明，采用使用K均值与主成分分析法相结合能有效捕捉输入数据分布特征的同时获取代表全年用能负荷的数据。
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