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基于K均值聚类的居民用电行为特征分析

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论文以某智能小区的一户居民用户电力负荷数据为研究对象,利用K均值聚类算法提取该用户不同日类型下的负荷特征曲线,分析其用电行为,为客户用电精细化管理提供依据.首先根据用户档案采集和整理的用电数据,采用向前向后移动平均法和归一化方法对数据集进行数据清洗和标准化预处理;然后,采用轮廓图法和平均轮廓值法确定初始聚类数;最后,利用K均值聚类算法对该用户用电负荷提取节假日以及不同季节的负荷特征曲线,结合家用电器使用负荷热力图,分析该用户用电行为特征.算例分析结果表明,采用K均值聚类算法可以明显区分用户负荷曲线的特征,实现用户用电行为的分析,为客户用电的精细化管理、提供优质的用电服务等提供支持.
Analysis on Residential Power Load Feature Based on K-means Algorithm

周宇、刘海璇、胡卫丰、胥峥、刘志明、袁晓玲

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国网江苏省电力有限公司 南京 210008

中国电力科学研究院 南京 210003

河海大学能源与电气学院 南京 211100

居民用户 K均值算法 初始聚类数 电力负荷特征 用电行为分析

国家电网有限公司总部科技项目

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.05.030

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(5)
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