基于K-means聚类算法的荆州市居民用电行为分析

作者：王星

来源：通讯世界, 2019, 26(08): 276-277.

• 聚类分析
• 居民用电
• K-means算法

随着经济的发展,居民用电占全社会比重会越来越高;由于各地区发展不均衡,居民用电行为呈现不同的特征。本文基于荆州市6个典型小区290户居民2017年52周日均用电数据,采用K-means算法进行聚类分析。实证结果表明,各类居民用户年用电曲线波动没有明显差异,均具有明显季节波动特征;其主要差别表现在用电水平及高温季节用电上。中高档小区居民明显具有较高用电水平,且在高温天气用电水平具有明显提升,持续时间较长;农村居民用电水平较低,高温天气用电水平也有所提升,但提升不大且持续时间较短。从聚类结果看,Kmeans算法对分析居民用电行为特征是比较有效的。