面向电力大数据的用电负荷分类及用户用电行为分析

针对大数据应用背景下因电网规模急剧扩大和电力系统结构更加复杂而造成的用户用电行为分析困难的问题,提出一种基于改进K均值算法—K-means++的电力负荷分类方法,并展开用户用电行为分析。首先导入负荷历史数据进行清洗,再将其导入模型进行聚类,同时得到每类用户用电的特征,最后进行用户用电行为分析。经过负荷聚类,可更直观地展现用户用电的特征,以方便供电公司给用户提供更合理的套餐服务,提高系统的能源利用率。     

基于聚类算法的防窃电监测与辨识

随着我国经济实力的不断提高,窃电的方法越来越多样化,而且隐蔽性更强。提出了一种主要用于监测与辨识用户是否存在窃电行为的智能算法。该算法需要建立在用户用电负荷和用电参量特征的基础上。首先,收集用户的用电负荷相关数据,进行数据预处理。其次,使用聚类算法通过确定最佳聚类数来分析用户的用电数据,从而计算确定聚类数据的中心线。最后,依据用户负荷曲线与各聚类中心线的隶属度,确定用户用电数据所属的数据特征曲线,并对用户的用电数据与类别曲线作出匹配和筛选,确定疑似有窃电行为的用户。实际测试结果表明,窃电检测模型通过相关系数和欧几里得距离相结合的相似性度量,能更加有效地检测用户窃电行为。在后续的研究中,可以考虑增加按照用户的类型和季节变化进行用电负荷的分类,从而更好地提高检测的有效性。     

基于模糊聚类的电力用电负荷用户识别分析

为了提高电力用电负荷用户的精细化管理,提出了一种基于模糊聚类的电力用电负荷用户识别分析方法。分析了某区域用户的工业负荷变化规律,研究了电力数据与天气之间的改变及其日负荷特征曲线,同时引入模糊聚类分析方法,对上述工业负荷的用电特征进行了判断。选择某区域的工业负荷用户进行研究,对用户进行负荷曲线计算。并通过实验测试来验证本文方法的可行性,以此作为供电公司对用电数据进行精细管理的参考依据。     

基于聚类相关性分析的台区用电异常用户查找方法

现有的查窃技术手段有特定的应用场景,线损异常台区因现有查窃技术手段无法锁定用电异常用户,无法进一步降损。实践发现,单用户的用电行为与台区线损不存在直接相关性,而用电异常用户整体的用电行为却与台区线损高度相关,因此,本文利用计量自动化系统中的用电数据,采用聚类相关性分析算法找出其负荷曲线与台区损失电量曲线相关性最高的用户集合,用于锁定用电异常用户群。实验证明,该方法能准确锁定用电异常用户群,与台区全覆盖式用电检查相比,查窃效率提高数倍,且能有效锁定用电行为、用电负荷曲线特征无明显异常的用电异常用户。     

基于K-均值聚类算法的大客户用电行为分析

为掌握大客户的用电习惯和用电特征、满足不断变化的客户用电需求、逐步提升大客户领域供电服务水平,本文采用K-均值聚类算法、二八定律、归一化算法等统计分析方法,运用SPSS等数学分析工具,从行业特点、客户价值、用电需求、成长性等方面刻画用电客户群体特征,挖掘大客户用电数据中的隐藏数据和潜在价值,得出五类典型的大客户用电负荷...     

基于近邻相似度图聚类的用户用电行为分析

以周负荷数据为用户用电行为分析的视角较通常使用日负荷数据更符合用户客观用电周期规律,提出一种面向用户周负荷数据聚类方法,通过改进的近邻相似度图聚类避免计算过程中维度增高导致的相似一致化,优化计算的时间与空间复杂度,实现用户用电特征准确快速提取,相较常见的K-means和DBSCAN等方法聚类效果更佳,使用逐段聚集平均降维表示,便于后续分析.以某省大工业用户用电数据作为仿真算例进行验证.     

基于电力大数据的电力用户用电特征识别模型研究

采用目前方法对电力用户用电特征进行识别时,存在识别准确率低、F₁分数低和识别结果易受用电数据分帧长度影响的问题。为此提出基于电力大数据的电力用户用电特征识别模型,利用电力数据采集系统采集用户用电数据,并调节用电数据负荷曲线、数据标准化和数据降维,再利用K-means聚类算法提取预处理后优化用电数据的特征,将用电特征带入支持向量机中,根据分类结果实现电力用户用电特征的识别。实验结果表明,所提方法识别准确率高、F₁分数高、识别结果不受用电数据分帧长度的影响。     

基于CK-means 法的用户用电负荷聚类分析

针对传统K-means算法存在的对初始聚类中心敏感和需要预先给定K值的问题,提出了一种基于CK-means算法的用户用电负荷聚类分析方法.先对负荷数据进行预处理,通过密度Canopy算法可得到最优簇集值K与最佳初始聚类中心,将其代入K-means算法中可提取出典型的用户负荷模式、得到具有差异性的聚类成员,选取江西某地216名用户一个月的负荷数据进行实例仿真,通过与两种典型的聚类方法进行比较,并用不同的有效性指标来评价其聚类性能,实验结果证明改进后的新算法在准确性、稳定性和有效性方面都优于其它算法.     

K 均值聚类算法在银行客户细分中的研究

研究银行客户细分问题,对客户进行分类,应针对获利最大的为识别目标.为了减少主观性分析,采用 K 均值聚类算法是数据挖掘技术在银行客户细分中一种重要方法,K 均值算法存在对初始值敏感且容易陷入局部最优值的缺点,导致银户客户分类准确率低.为了提高银行客户细分的准确率,提出了一种基于改进的 K 均值聚类的银行客户细分方法.算法首先通过有效指数法动态调整初始聚类数 K,减轻了聚类结果对初始聚类数 K 的依赖,通过自适应最佳密度半径来确定聚类中心,降低聚类中心对分类结果的影响,加快聚类速度,最后通过初始聚类数 K 和聚类中心对银行客户进行细分.在 C++ 语言平台上,采用某市银业的客户分类数据对算法进行实验,结果表明,算法有效地克服了传统 K 均值算法易陷入局部最优值,提高了客户分类准确率,聚类结果更加合理,为银行决策者提高有效的参考,并带来更多的收益.     

基于聚类集成的用户负荷模式识别

为提高错峰管理中用户负荷模式识别的可靠性与普适性,针对目前单一聚类算法难以解决用电负荷数据的不平衡性以及时序特性等问题,提出一种基于聚类集成技术的用户负荷模型识别方案。利用多种标准化方法以及经遴选的聚类算法生成多样化的聚类成员,通过将所有聚类成员合并构造共识矩阵并进行重构,得到较单一聚类算法更为优越的分群结果。该方案比采用单一的聚类分析得到的用户用电负荷数据分簇结果更稳健可靠,且对数据结构变化的敏感度低、分簇效果更好、泛化能力更强,并在中山市6 500家专变用户的用电负荷模式识别中取得了良好的应用效果。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。