| 基于改进 K-means聚类算法的行业用电画像? |
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| 引用本文： | 徐硕,莫文雄,栾乐,童锐,刘田.基于改进 K-means聚类算法的行业用电画像?[J].电工技术,2021(20):123-126. |
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| 作者姓名： | 徐硕 莫文雄 栾乐 童锐 刘田 |
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| 作者单位： | 广东电网有限公司广州供电局,广东 广州 510000 |
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| 摘 要： | 随着大数据研究的深入以及配电网自动化的建设,电力大数据日益得到重视.如何基于配电网大数据实现电网用户感知,支撑配电网相关业务,是当前电力公司关注的重点问题.首先对用户年行度数据进行预处理,通过改进K-means算法对用户用电数据进行聚类;随后结合用户所属行业信息,从用电特征对行业用电进行画像;最后基于实际数据实现行业用电画像,验证方法的有效性.
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| 关 键 词： | 行业用电画像 改进K-means聚类法 DBI指标 数据清洗 |
Industry Power Profile Based on Improved K-means Clustering Algorithm* |
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| XU Shuo,MO Wenxiong,LUAN Le,TONG Rui,LIU Tian.Industry Power Profile Based on Improved K-means Clustering Algorithm*[J].Electric Engineering,2021(20):123-126. |
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| Authors: | XU Shuo MO Wenxiong LUAN Le TONG Rui LIU Tian |
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