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基于用户负荷的用电模式分析方法
引用本文:邓明斌,谭致远,陈广开,韩玮,徐志淼.基于用户负荷的用电模式分析方法[J].计算机与数字工程,2019,47(5):1279-1282.
作者姓名:邓明斌  谭致远  陈广开  韩玮  徐志淼
作者单位:广州供电局有限公司 广州 510620;广州供电局有限公司 广州 510620;广州供电局有限公司 广州 510620;广州供电局有限公司 广州 510620;广州供电局有限公司 广州 510620
摘    要:针对目前不同行业不同用电类别的专变用户存在多种多样的用电行为,在用户用电异常分析的过程中,无法准确地判定出当前用户的用电行为是否异常的现状,提出了一种基于用户日负荷数据运用数据挖掘算法而建立的用电模式异常识别方法。该方法以用户日瞬时量数据为研究对象,首先对数据进行预处理和归一化,引进改进后的K-means聚类算法构建单一用户历史用电模式;其次利用用户测试数据到簇中心点的距离大于该簇的阈值半径定义为异常用户。最终通过量化的概率指标输出用户是否为用电模式异常,以此作为稽查人员判定用户用电异常的依据和参考。利用该方法对某供电单位专变用户进行用电行为异常进行判定,结果表明该方法处理效率较高,而且异常判别简单快捷,具有很好的实用价值。

关 键 词:负荷  用电行为  用电模式  K-MEANS聚类  数据挖掘

Power Consumption Analysis Method Based on User Load
DENG Mingbin,TAN Zhiyuan,CHEN Guangkai,HAN Wei,XU Zhimiao.Power Consumption Analysis Method Based on User Load[J].Computer and Digital Engineering,2019,47(5):1279-1282.
Authors:DENG Mingbin  TAN Zhiyuan  CHEN Guangkai  HAN Wei  XU Zhimiao
Affiliation:(Guangzhou Power Supply Bureau Limited,Guangzhou 510620)
Abstract:DENG Mingbin;TAN Zhiyuan;CHEN Guangkai;HAN Wei;XU Zhimiao(Guangzhou Power Supply Bureau Limited,Guangzhou 510620)
Keywords:load  electricity behavior  power-mode  K-means clustering  data mining
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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