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题名基于聚类分群的线损特征分析方法
被引量：11
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作者
蓝敏
李朔宇
李锡祺
曾耀英
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机构
广东电网公司东莞供电局
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出处
《电力科学与技术学报》
CAS
2013年第4期54-58,共5页
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文摘
电力用户窃漏电和异常用电的重要评价指标包括:电量异常、负荷异常、终端报警、线损异常等,其中线损异常是最为直接和最重要的指标.基于数据挖掘相关技术,提出一种线损分析方法;通过提取分线线损的表征变量,建立线损分析的指标体系;并应用K-means聚类算法对特征样本进行聚类分群,基于线损聚类分群类别分析线损特征规则;最后经实例分析证明了该方法的有效性.
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关键词
异常用电
线损分析
K-MEANS聚类
指标体系
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Keywords
abnormal electricity consumption
line losses analysis
K-means cluster
parameter system
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分类号
TM714.3
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于灰色模型的专变用户节能配给研究
被引量：3
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作者
麦霭庭
吴裕宙
李朔宇
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机构
广东电网有限责任公司东莞供电局
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出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2017年第6期50-53,共4页
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基金
国家自然科学基金(61372071)~~
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文摘
针对专变用户用电配给管理困难,难以节约能源的问题,提出基于灰色模型预测专变用户月平均用电占比数据,从而实现节能配给的目标。具体采用N点长的数据,分段更新生成灰色GM(1,1)模型,从而估计得到下一个月的平均用电占比数值。讨论分析了不同的建模点长N,分别取4~11,对于灰色模型预测误差的影响。结论,实际预测验证了从2014年起南方电网的某专变用户实际用电和预测用电之间的差别,得出当建模点长N=8时,基于灰色模型预测的最优平均预测误差仅为0.004 3。
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关键词
专变用户
灰色模型
电能配给
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Keywords
special transformer user
grey model
electrici-ty rationing
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分类号
TM727
[电气工程—电力系统及自动化]
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