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基于电力大数据及算法挖掘技术的用户用电行为分析研究被引量：6: 1; 作者吴昆霖《现代农机》 2020年第5期56-56,共1页; 在概述基于电力大数据对电力用户进行分类的基础上,应用电力大数据分析平台、聚类分析法分析用户的用电行为,以对用户用电行为有更为深入的了解。; 关键词电力大数据用户用电行为分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于用户用电智能行为模型的需求侧响应: 2; 作者张显钐刘乐 +2 位作者钱堃彭伟伦肖伦《数字技术与应用》 2023年第6期147-150,共4页; 清洁能源发电模式的兴起与应用,虽然满足了电能的需求,但也降低了电力系统的可控性,影响电力系统整体收益。需求侧响应是提升可控性的关键所在,提出基于用户用电行为模型的需求侧响应方法研究。构建用户用电信息采集系统,选取用户用电... 展开更多; 关键词用户用电信息采集系统需求侧响应用户用电行为电力系统影响智能行为可控性整体收益; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于聚类和随机矩阵理论的用电行为刻画方法被引量：9: 3; 作者吴丽珍张永年 +1 位作者陈伟郝晓弘《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第5期70-75,共6页; 针对配网大数据应用背景下难以建立用户用电行为刻画模型的问题,提出一种基于聚类和随机矩阵理论的电力用户用电行为刻画方法.首先利用K-means聚类法对海量用户用电特征数据进行分析,根据不同用电模式对用户进行群体划分.然后基于随机... 展开更多; 关键词大数据 K-MEANS聚类随机矩阵理论用户用电行为; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于特征相关面积的海量用户负荷聚类与集成预测被引量：2: 4; 作者靳冰洁麻敏华 +2 位作者罗澍忻黄红伟张德亮《电子设计工程》 2020年第8期127-131,共5页; 智能电表的广泛应用为电力运行控制提供了海量用户用电数据。科学分析用电数据,准确把握用户用电行为特征,是进一步提升用户负荷预测准确率的有效途径。从负荷预测的内在要求出发,定义了用户特征相关面积指标,并基于K-means算法构建了... 展开更多; 关键词用户用电行为海量用户特征相关面积集成预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于电力大数据及算法挖掘技术的用户用电行为分析研究被引量：6: 1; 作者吴昆霖; 机构国网国际发展有限公司巴西CPFL公司; 出处《现代农机》 2020年第5期56-56,共1页; 文摘在概述基于电力大数据对电力用户进行分类的基础上,应用电力大数据分析平台、聚类分析法分析用户的用电行为,以对用户用电行为有更为深入的了解。; 关键词电力大数据用户用电行为分类; 分类号 F42 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于用户用电智能行为模型的需求侧响应: 2; 作者张显钐刘乐钱堃彭伟伦肖伦; 机构广东电网广州花都供电局广东电网有限责任公司广州供电局; 出处《数字技术与应用》 2023年第6期147-150,共4页; 基金双碳背景下电力供需互动服务提升探索和实践(030116KK52220008)。; 文摘清洁能源发电模式的兴起与应用,虽然满足了电能的需求,但也降低了电力系统的可控性,影响电力系统整体收益。需求侧响应是提升可控性的关键所在,提出基于用户用电行为模型的需求侧响应方法研究。构建用户用电信息采集系统,选取用户用电特征量,反映用户用电综合信息,以此为基础,基于改进K-means聚类算法构建用户用电行为模型,以用户效用最大化为目标,探究需求侧响应策略,为电力系统的稳定运行提供保障。实验数据显示:应用提出方法获得的用户效用更高,最大值为95.32UTIL,表明提出方法应用性能更佳。; 关键词用户用电信息采集系统需求侧响应用户用电行为电力系统影响智能行为可控性整体收益; 分类号 TM732 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于聚类和随机矩阵理论的用电行为刻画方法被引量：9: 3; 作者吴丽珍张永年陈伟郝晓弘; 机构兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心; 出处《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第5期70-75,共6页; 基金国家自然科学基金(62063016) 甘肃省科技计划资助项目(20JR10RA177)。; 文摘针对配网大数据应用背景下难以建立用户用电行为刻画模型的问题,提出一种基于聚类和随机矩阵理论的电力用户用电行为刻画方法.首先利用K-means聚类法对海量用户用电特征数据进行分析,根据不同用电模式对用户进行群体划分.然后基于随机矩阵理论建立用户用电行为分析模型,利用各用户群体的经济数据、气候数据及电力价格数据等辨识与用户群体用电量相关联的因素,实现对电力用户用电行为的刻画.最后通过甘肃省武威市电网实际用电数据验证所提方法的有效性和准确性,为电力精准营销和制定电力需求侧响应策略提供数据支撑.; 关键词大数据 K-MEANS聚类随机矩阵理论用户用电行为; Keywords big data K-means clustering method random matrix theory user’s electricity consumption behavior; 分类号 TM761 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于特征相关面积的海量用户负荷聚类与集成预测被引量：2: 4; 作者靳冰洁麻敏华罗澍忻黄红伟张德亮; 机构广东电网有限责任公司电网规划研究中心北京清大科越股份有限公司; 出处《电子设计工程》 2020年第8期127-131,共5页; 基金南方电网规划专题项目(030000QQ00180016)。; 文摘智能电表的广泛应用为电力运行控制提供了海量用户用电数据。科学分析用电数据,准确把握用户用电行为特征,是进一步提升用户负荷预测准确率的有效途径。从负荷预测的内在要求出发,定义了用户特征相关面积指标,并基于K-means算法构建了面向海量用户负荷预测的高效聚类实施策略;在此基础上,构建了基于海量用户聚类的集成负荷预测方法。最后基于爱尔兰能源署公布的用户量测数据构造算例,验证了本文所提出方法的有效性。; 关键词用户用电行为海量用户特征相关面积集成预测; Keywords user electricity consumption behavior massive user feature correlation area integrated prediction; 分类号 TM744 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于电力大数据及算法挖掘技术的用户用电行为分析研究	吴昆霖	《现代农机》	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于用户用电智能行为模型的需求侧响应	张显钐刘乐钱堃彭伟伦肖伦	《数字技术与应用》	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于聚类和随机矩阵理论的用电行为刻画方法	吴丽珍张永年陈伟郝晓弘	《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心	2021	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于特征相关面积的海量用户负荷聚类与集成预测	靳冰洁麻敏华罗澍忻黄红伟张德亮	《电子设计工程》	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料