重庆理工大学学报2022，Vol.36Issue(5) ：233-240.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.05.029

采用改进高斯混合模型的电力客户大数据行为分析

Big data behavior analysis of power customers based on improved gaussian mixture model

吉涛 刘玮洁 段立 郑伟 廖勇
重庆理工大学学报2022，Vol.36Issue(5) ：233-240.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.05.029
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采用改进高斯混合模型的电力客户大数据行为分析

Big data behavior analysis of power customers based on improved gaussian mixture model

吉涛 1刘玮洁 1段立 1郑伟 2廖勇3
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作者信息

  • 1. 国网重庆市电力公司信息通信分公司,重庆 401120
  • 2. 国网重庆市电力公司铜梁供电公司,重庆 402560
  • 3. 重庆大学微电子与通信工程学院,重庆 400044
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摘要

随着电网系统的不断完善及用户数的不断增加,智能电网系统中存储的客户信息逐渐形成客户大数据,从这些数据中可以分析得到用户用电行为等一些潜在信息,因此如何从中挖掘出这些隐藏信息并利用此类信息来提升公司的效率成为本文研究重点.提出一种联合基于密度的带噪空间聚类(density-based spatial clustering of application with noise,DBSCAN)算法与期望最大化(expectation maximization,EM)算法的高斯混合聚类算法,通过DBSCAN算法确定合适的k个聚类中心及迭代初始数据,再通过EM算法迭代出聚类结果.案例分析表明:和其他几种典型聚类算法相比,所提算法在分析大数据和挖掘电力客户用电行为信息方面更加快速和准确,可以更有效地对电力公司客户行为数据进行聚类分析.

关键词

电力系统/大数据/客户行为分析/高斯混和聚类

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基金项目

国网重庆市电力公司科技项目(2021渝电科技8)

出版年

2022
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
被引量1
参考文献量4
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