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基于k-means聚类算法的用户复杂用电特征挖掘方法研究
被引量：
8
1
作者
蒋勇斌
赵炜
+1 位作者
曹晶晶
周丹
《电子设计工程》
2020年第18期11-15,共5页
用户用电情况随着电网技术发展变得更加复杂,同时产生大量用电特征。以往采用基于神经网络挖掘方法和基于CURE算法的挖掘方法受到噪声数据影响,导致挖掘精准度较低,针对该问题,提出基于k-means聚类算法的用户复杂用电特征挖掘方法。在k-...
用户用电情况随着电网技术发展变得更加复杂,同时产生大量用电特征。以往采用基于神经网络挖掘方法和基于CURE算法的挖掘方法受到噪声数据影响,导致挖掘精准度较低,针对该问题,提出基于k-means聚类算法的用户复杂用电特征挖掘方法。在k-means聚类算法中,研究用户复杂用电特征挖掘原理,并对数据进行清洗、集成、规约变换预处理,避免噪声干扰。利用信息熵原则聚类矩阵规整特征点,根据复杂用电特征,通过簇类决策用电特征点,计算聚类簇之间距离,获取用电特征信息增益,完成用户复杂用电特征挖掘。通过实验对比结果可知,该方法挖掘精准度最高为99%,为用户提供更好优质服务。
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关键词
K-MEANS聚类
用户复杂用电
特征
挖掘
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职称材料
题名
基于k-means聚类算法的用户复杂用电特征挖掘方法研究
被引量：
8
1
作者
蒋勇斌
赵炜
曹晶晶
周丹
机构
国网上海市电力公司金山供电公司
出处
《电子设计工程》
2020年第18期11-15,共5页
基金
国家电网公司科技项目(520932190025)
国网上海电力公司管理咨询项目(62093216009G)。
文摘
用户用电情况随着电网技术发展变得更加复杂,同时产生大量用电特征。以往采用基于神经网络挖掘方法和基于CURE算法的挖掘方法受到噪声数据影响,导致挖掘精准度较低,针对该问题,提出基于k-means聚类算法的用户复杂用电特征挖掘方法。在k-means聚类算法中,研究用户复杂用电特征挖掘原理,并对数据进行清洗、集成、规约变换预处理,避免噪声干扰。利用信息熵原则聚类矩阵规整特征点,根据复杂用电特征,通过簇类决策用电特征点,计算聚类簇之间距离,获取用电特征信息增益,完成用户复杂用电特征挖掘。通过实验对比结果可知,该方法挖掘精准度最高为99%,为用户提供更好优质服务。
关键词
K-MEANS聚类
用户复杂用电
特征
挖掘
Keywords
k-means clustering
complex power consumption of users
features
mining
分类号
TN927.2 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于k-means聚类算法的用户复杂用电特征挖掘方法研究
蒋勇斌
赵炜
曹晶晶
周丹
《电子设计工程》
2020
8
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