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基于改进快速密度峰值算法的电力负荷曲线聚类分析
被引量：
26
1
作者
陈俊艺
丁坚勇
+4 位作者
田世明
卜凡鹏
朱炳翔
黄事成
周凯
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2018年第20期85-93,共9页
为解决传统聚类算法对大数据背景下高维海量、类簇形状差异巨大的电力负荷曲线进行聚类分析时存在的聚类结果不稳定、聚类效果较差、聚类速度慢和内存消耗过大等问题,提出一种改进的快速密度峰值聚类算法。首先应用主成分分析法对归一...
为解决传统聚类算法对大数据背景下高维海量、类簇形状差异巨大的电力负荷曲线进行聚类分析时存在的聚类结果不稳定、聚类效果较差、聚类速度慢和内存消耗过大等问题,提出一种改进的快速密度峰值聚类算法。首先应用主成分分析法对归一化后的负荷曲线集进行降维处理,以减少样本向量间欧式距离的计算量和加快后续操作。然后利用kd树算法对降维后的数据进行快速K近邻搜索生成KNN矩阵。最后以KNN矩阵代替原算法的距离矩阵作为输入数据。在基于KNN改进的样本局部密度和距离计算准则的基础上,运用快速密度峰值算法对负荷曲线进行聚类分析。通过实验和算例分析验证了所提改进算法的实用性和有效性。
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关键词
电力大数据
负荷曲线聚类
快速密度峰值算法
主成分分析
KD树
KNN
算法
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职称材料
基于信令数据的轨迹驻留点识别算法研究
2
作者
李万林
王超
+2 位作者
许国良
雒江涛
张轩
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期3013-3020,共8页
针对密度聚类算法只能识别密度相近的簇类且计算复杂度高等问题,该文提出一种基于信令数据中时空轨迹信息的密度峰值快速聚类(ST-CFSFDP)算法。首先对低采样密度的信令数据进行预处理,消除轨迹震荡现象;然后基于密度峰值快速聚类(CFSFDP...
针对密度聚类算法只能识别密度相近的簇类且计算复杂度高等问题,该文提出一种基于信令数据中时空轨迹信息的密度峰值快速聚类(ST-CFSFDP)算法。首先对低采样密度的信令数据进行预处理,消除轨迹震荡现象;然后基于密度峰值快速聚类(CFSFDP)算法显式地增加时间维度限制,将局部密度由2维扩展到3维,并提出高密度时间间隔以表征簇中心在时间维度上的数据特征;接着设计筛选策略以选取聚类中心;最后识别用户出行轨迹中的驻留点,完成出行链的划分。实验结果表明,所提算法适用于采样密度低且定位精度差的信令数据,相比CFSFDP算法更适用于时空数据,相比基于密度的时空聚类算法(ST-DBSCAN)召回率提升14%,准确率提升8%,同时降低计算复杂度。
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关键词
信令数据
时空聚类
密度
峰值
快速
聚类
算法
驻留点识别
出行链
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职称材料
题名
基于改进快速密度峰值算法的电力负荷曲线聚类分析
被引量：
26
1
作者
陈俊艺
丁坚勇
田世明
卜凡鹏
朱炳翔
黄事成
周凯
机构
武汉大学电气工程学院
中国电力科学研究院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2018年第20期85-93,共9页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2015AA050203)
国家电网公司科技项目"智能配用电大数据应用关键技术深化研究"~~
文摘
为解决传统聚类算法对大数据背景下高维海量、类簇形状差异巨大的电力负荷曲线进行聚类分析时存在的聚类结果不稳定、聚类效果较差、聚类速度慢和内存消耗过大等问题,提出一种改进的快速密度峰值聚类算法。首先应用主成分分析法对归一化后的负荷曲线集进行降维处理,以减少样本向量间欧式距离的计算量和加快后续操作。然后利用kd树算法对降维后的数据进行快速K近邻搜索生成KNN矩阵。最后以KNN矩阵代替原算法的距离矩阵作为输入数据。在基于KNN改进的样本局部密度和距离计算准则的基础上,运用快速密度峰值算法对负荷曲线进行聚类分析。通过实验和算例分析验证了所提改进算法的实用性和有效性。
关键词
电力大数据
负荷曲线聚类
快速密度峰值算法
主成分分析
KD树
KNN
算法
Keywords
power big data
load profiles clustering
density peaks clustering algorithm
PCA
kd tree
KNN algorithm
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于信令数据的轨迹驻留点识别算法研究
2
作者
李万林
王超
许国良
雒江涛
张轩
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期3013-3020,共8页
基金
重庆市自然科学基金(cstc2018jcyjAX0587)
新型感知技术、信息融合处理及其应用(A2017-10)。
文摘
针对密度聚类算法只能识别密度相近的簇类且计算复杂度高等问题,该文提出一种基于信令数据中时空轨迹信息的密度峰值快速聚类(ST-CFSFDP)算法。首先对低采样密度的信令数据进行预处理,消除轨迹震荡现象;然后基于密度峰值快速聚类(CFSFDP)算法显式地增加时间维度限制,将局部密度由2维扩展到3维,并提出高密度时间间隔以表征簇中心在时间维度上的数据特征;接着设计筛选策略以选取聚类中心;最后识别用户出行轨迹中的驻留点,完成出行链的划分。实验结果表明,所提算法适用于采样密度低且定位精度差的信令数据,相比CFSFDP算法更适用于时空数据,相比基于密度的时空聚类算法(ST-DBSCAN)召回率提升14%,准确率提升8%,同时降低计算复杂度。
关键词
信令数据
时空聚类
密度
峰值
快速
聚类
算法
驻留点识别
出行链
Keywords
Signaling data
Spatio-temporal clustering
Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks(CFSFDP)
Residual point recognition
Travel chain
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进快速密度峰值算法的电力负荷曲线聚类分析
陈俊艺
丁坚勇
田世明
卜凡鹏
朱炳翔
黄事成
周凯
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2018
26
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于信令数据的轨迹驻留点识别算法研究
李万林
王超
许国良
雒江涛
张轩
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
0
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参考文献
引证文献
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