基于K-means聚类的企业复工复产分析研究

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中文摘要：国家电网公司为应对2020年新型冠状病毒肺炎疫情的影响,出台了12项全力恢复建设助推企业复工复产的重要举措,通过基于用户当日电量与2019年12月日均电量比值进行复工复产评判,规则简单,见效快,但复工评判阈值难以科学界定,复产基准值缺乏科学依据.针对复工复产评判存在丧失合理性的问题,深入分析目前企业复工电力指数,基于北京市企业用户用电电量及功率数据,借助大数据挖掘技术,提出一种基于K-means聚类的企业复工复产分析方法.通过提取企业用电电量与功率数据,建立停产、复产、峰值的特征指标,应用K-means聚类算法对特征样本进行聚类,精准分析企业复工复产情况,提高了复工复产评判的准确性,实现复工企业智能化评判,取得了显著的管理效益、经济效益和社会效益.

作者：

王培祎、马龙飞、张禄、秦皓、姚斌、李香龙、丁屹峰

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作者单位：

国网北京电科院,北京 100075

关键词：

电力企业复工复产分析评判模型 K-means聚类

主办单位：

中国电力科学研究院

会议名称：

新能源为主体的新型电力系统研讨会

会议时间：

2020-05-20

会议地点：

北京

会议母体文献：

新能源为主体的新型电力系统研讨会论文集

页码：

23-28,59

出版时间：

2020