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采用分布式DBSCAN算法的用电行为分析
被引量:
9
1
作者
赵永彬
陈硕
+2 位作者
刘明
王佳楠
贲驰
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第5期1108-1112,共5页
作为描述电网运营状态的重要依据,用户实时用电量数据在各时间段内的均值、方差及离散傅里叶变换(DFT)分量等统计变换结果是用电行为特征提取的重要建模参数.基于密度聚类的DBSCAN算法能够对空间内样本点进行更加准确可靠的类别划分.层...
作为描述电网运营状态的重要依据,用户实时用电量数据在各时间段内的均值、方差及离散傅里叶变换(DFT)分量等统计变换结果是用电行为特征提取的重要建模参数.基于密度聚类的DBSCAN算法能够对空间内样本点进行更加准确可靠的类别划分.层次聚类的子域划分、域内聚类和聚类合并的过程为DBSCAN算法的分布式实现提供重要参考.根据DBSCAN算法中的密度参数,保留各子簇的边界特征样本,使子簇合并过程的计算效率进一步提高.以Spark为代表的分布式内存计算系统将数据处理的中间结果存入内存,降低读写开销,为大规模数据的迭代分析提供快捷高效的处理环境.实验结果证明,在内存计算系统中实现的分布式DBSCAN聚类算法能够准确高效的实现大规模用户用电行为分析.
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关键词
行为提取
层次聚类
簇边界特征
分布式内存计算
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职称材料
题名
采用分布式DBSCAN算法的用电行为分析
被引量:
9
1
作者
赵永彬
陈硕
刘明
王佳楠
贲驰
机构
国网辽宁省电力有限公司信息通信调度监控中心
中国科学院沈阳计算技术研究所
中国科学院大学
国家电网东北电力调控分中心
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第5期1108-1112,共5页
基金
辽宁电力公司科技项目(SGLNXT00DKJS1600242)资助
文摘
作为描述电网运营状态的重要依据,用户实时用电量数据在各时间段内的均值、方差及离散傅里叶变换(DFT)分量等统计变换结果是用电行为特征提取的重要建模参数.基于密度聚类的DBSCAN算法能够对空间内样本点进行更加准确可靠的类别划分.层次聚类的子域划分、域内聚类和聚类合并的过程为DBSCAN算法的分布式实现提供重要参考.根据DBSCAN算法中的密度参数,保留各子簇的边界特征样本,使子簇合并过程的计算效率进一步提高.以Spark为代表的分布式内存计算系统将数据处理的中间结果存入内存,降低读写开销,为大规模数据的迭代分析提供快捷高效的处理环境.实验结果证明,在内存计算系统中实现的分布式DBSCAN聚类算法能够准确高效的实现大规模用户用电行为分析.
关键词
行为提取
层次聚类
簇边界特征
分布式内存计算
Keywords
behavior extraction
hierarchical clustering
cluster boundary feature
distributed memory computing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
采用分布式DBSCAN算法的用电行为分析
赵永彬
陈硕
刘明
王佳楠
贲驰
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018
9
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