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基于K-Means聚类的热用户用汽行为分析

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基于用户的用汽行为分析,售热公司能够掌握热用户间的共性规律,识别不同用户群体的能源消耗模式和需求特征,达到优化资源分配的目的.本文基于典型聚类有效性指标来自动确定最佳聚类数,完成对用户的K-Means聚类;并根据聚类结果构建不同类型热用户的典型用户画像,通过雷达图展示用户特征,分析其用汽行为的规律和特性;最后,在算例分析中提出一种聚类效果评价方法,以证明聚类的有效性.

唐喜成、耿新强、何欣航

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无锡西区燃气热电有限公司,江苏 无锡 214000

东南大学能源与环境学院,南京 21189

K-Means 聚类算法 用汽行为分析 热用户画像

2024

能源研究与利用
江苏省节能技术服务中心,东南大学热能工程研究所,江苏省能源研究会

能源研究与利用

影响因子：0.204
ISSN：1001-5523
年,卷(期)：2024.(3)
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