科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
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。
-
单位国网信通亿力科技有限责任公司; 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
