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DOI:

电力大数据:2019,22(4):-

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基于聚类分析的用电模式判别研究

冉冉¹, 陈硕², 刘颖¹, 李钊¹

(1.国网辽宁信通公司;2.国网辽宁省电力有限公司)

Research of Electricity Consumption Pattern Recognition Based on Cluster Analysis

RAN RAN¹, CHEN SHUO², LIU YING¹, LI ZHAO¹

(1.STATE GRID LIAONING INFORMATION AND COMMUNICATION COMPANT;2.STATE GRID LIAONING ELECTRIC POWER SUPPLY CO.. LTD.)

摘要

图/表

参考文献

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投稿时间：2018-07-06 修订日期：2018-12-11

中文摘要: 本文通过比较不同聚类算法在不同数量级下的分类效果,优选适应于负荷数据的算法,在此基础上对大用户用电行为进行分析,通过聚类分析,将用户用电行为模式分为不同的类别,最后,针对可调控大用户制定不同的调控方案。

中文关键词: 聚类分析用电模式错峰效益

Abstract:This paper presents a comparison on the cluster effect under different scale datasets, the methods that is suited with load curve are choosed. Under this research, analyzing the large users’ electrical characteristics. Through the cluster analysis method, the users’ load patterns are classified as different types, at last, constitute different adjust plans on adjusted users.

keywords: Cluster Analysis Electrical Characteristics Peak Load Shifting Effect

文章编号： 中图分类号： 文献标志码：

基金项目:

作者	单位	E-mail
冉冉^*	国网辽宁信通公司	rr@ln.sgcc.com.cn
陈硕	国网辽宁省电力有限公司
刘颖	国网辽宁信通公司
李钊	国网辽宁信通公司

Author Name	Affiliation	E-mail
RAN RAN	STATE GRID LIAONING INFORMATION AND COMMUNICATION COMPANT	rr@ln.sgcc.com.cn
CHEN SHUO	STATE GRID LIAONING ELECTRIC POWER SUPPLY CO.. LTD.
LIU YING	STATE GRID LIAONING INFORMATION AND COMMUNICATION COMPANT
LI ZHAO	STATE GRID LIAONING INFORMATION AND COMMUNICATION COMPANT

引用文本：