本文關(guān)鍵詞：面向海量用戶用電特性感知的分布式聚類算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：智能電表的普及促進(jìn)了配用電大數(shù)據(jù)的發(fā)展。通過對用戶用電數(shù)據(jù)的挖掘和用電特性的感知,能夠有效識別用戶用電模式、評估需求響應(yīng)潛力、指導(dǎo)電價制定等。然而,用戶用電數(shù)據(jù)一方面隨時間不斷更新,增長迅速,呈海量態(tài)勢;另一方面,數(shù)據(jù)采集點分布在用戶側(cè),具有極強(qiáng)的分散性。針對海量、分散的用電數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn),文中提出一種新的分布式聚類算法。首先利用自適應(yīng)k-means聚類算法對分布在各區(qū)域的用電數(shù)據(jù)進(jìn)行局部聚類分析,提取各局部數(shù)據(jù)的典型負(fù)荷曲線,構(gòu)建局部模型;然后利用傳統(tǒng)聚類算法對獲取的局部模型進(jìn)行二次聚類分析,獲取全局的典型負(fù)荷曲線,構(gòu)建全局模型;最后向局部數(shù)據(jù)中心反饋全局聚類結(jié)果,實現(xiàn)全局聚類分析。通過愛爾蘭實際量測用電數(shù)據(jù)證明了所提出算法的有效性。
【作者單位】： 中國南方電網(wǎng)廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司;清華大學(xué)電機(jī)工程與應(yīng)用電子技術(shù)系;中國南方電網(wǎng)廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 分布式聚類 自適應(yīng)k-means 聚類算法 大數(shù)據(jù) 負(fù)荷曲線 態(tài)勢感知
【基金】：國家杰出青年基金資助項目(51325702) 中國南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司科技項目(GD-KJXM-20150902)~~
【分類號】：TM73;TP311.13
【正文快照】： 上網(wǎng)日期:2016-04-29。0引言隨著智能電表在近幾年逐漸得到廣泛應(yīng)用,用戶的用電數(shù)據(jù)得以實時采集。有別于以往每月抄表的情況,更細(xì)時間粒度的用電數(shù)據(jù)包含了更多的用戶用電信息,反映了更多的用戶用電規(guī)律。據(jù)統(tǒng)計,中國智能電表的普及率高達(dá)90%,給用戶用電數(shù)據(jù)的挖掘和用電特性

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：463172