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一种基于环境特征的智能电能表初值优选型K-means聚类算法
被引量：
11
1
作者
曹宏宇
刘惠颖
+2 位作者
殷鑫
文茹馨
陈月
《电测与仪表》
北大核心
2022年第7期170-174,共5页
为探究不同环境特征(温度、湿度等)对智能电能表运行误差的影响,需要将不同地区运行下的智能电能表根据环境特征进行聚类划分。现有关于智能电能表的聚类算法研究中,都是依据运行数据或者负荷曲线进行聚类,缺少利用环境因素对其进行聚...
为探究不同环境特征(温度、湿度等)对智能电能表运行误差的影响,需要将不同地区运行下的智能电能表根据环境特征进行聚类划分。现有关于智能电能表的聚类算法研究中,都是依据运行数据或者负荷曲线进行聚类,缺少利用环境因素对其进行聚类的研究。因此,文章提出环境信息提取原则,有效降低数据维度提高计算效率。并提出初值优选型K-means算法,该算法是对传统的K-means算法在初值选取和聚类中心移动规则上进行改进,使其更加适用于基于环境特征的智能电能表聚类问题。通过数据仿真验证,该方法的准确率较其他算法平均提升17.7%,计算耗时平均减少0.16 s。
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关键词
智能电能表
环境特征
初值优选型k-means算法
聚类分析
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职称材料
题名
一种基于环境特征的智能电能表初值优选型K-means聚类算法
被引量：
11
1
作者
曹宏宇
刘惠颖
殷鑫
文茹馨
陈月
机构
国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院
黑龙江省电工仪器仪表工程技术研究中心有限公司
出处
《电测与仪表》
北大核心
2022年第7期170-174,共5页
基金
国家电网公司总部科技项目(5230HQ19000F)。
文摘
为探究不同环境特征(温度、湿度等)对智能电能表运行误差的影响,需要将不同地区运行下的智能电能表根据环境特征进行聚类划分。现有关于智能电能表的聚类算法研究中,都是依据运行数据或者负荷曲线进行聚类,缺少利用环境因素对其进行聚类的研究。因此,文章提出环境信息提取原则,有效降低数据维度提高计算效率。并提出初值优选型K-means算法,该算法是对传统的K-means算法在初值选取和聚类中心移动规则上进行改进,使其更加适用于基于环境特征的智能电能表聚类问题。通过数据仿真验证,该方法的准确率较其他算法平均提升17.7%,计算耗时平均减少0.16 s。
关键词
智能电能表
环境特征
初值优选型k-means算法
聚类分析
Keywords
smart meters
environmental features
initial value optimization
k-means
algorithm
clustering analysis
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于环境特征的智能电能表初值优选型K-means聚类算法
曹宏宇
刘惠颖
殷鑫
文茹馨
陈月
《电测与仪表》
北大核心
2022
11
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