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K-means改进算法在电力用户聚类辨识中的应用
作者单位:
;1.南方电网科学研究院有限责任公司;2.广州海晟科技有限公司
摘 要:
科学、准确的用户用电特征分析对掌握负荷发展变化规律,提高电力需求预测的准确性,保障系统规划和经济运行具有重要意义。文中在对K-means算法深入研究的基础上,结合电力负荷数据海量、多维等特点,通过归一化处理,异常数据剔除,改进的二分K-means算法进行自聚类,对各优化算法进行分析,克服了传统K-means算法对异常数据敏感和初始聚类中心的随机性问题。实验结果表明,优化的自聚类算法能够提高分类的准确性,提高收敛效率,实现用户数据特征自动辨识分类。
关 键 词:
配电网
K-means算法
分类辨识
自聚类算法
准确性
A method of power user clustering identification base on optimization of K-means algorithm
Abstract:
Keywords:
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