基于大数据技术改进聚类算法的用户用电行为分析方法.pdf
猫巷****熙柔
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基于大数据技术改进聚类算法的用户用电行为分析方法.pdf
一种基于大数据技术改进聚类算法的用户用电行为分析方法。其包括建立用户用电行为分析平台;提取用电用户一段时间内各类电器使用频率、用电时长、各时段用电量在内数据;将上述数据以行形式存储;任选1个数据片作为初始聚类中心,然后计算每个数据片到初始聚类中心的距离;判断计算的新的聚类中心与上一轮聚类中心间的距离,如果两者的差值大于给定阈值;建立用户用电评价指标体系,确定用户用电评价等级等步骤。本发明优点:利用大数据处理技术并发分析海量数据,可以通过电力企业提取3年以上的用电用电行为信息、各电器用电量数据,实现更大的数
基于聚类的用户用电行为分析研究.docx
基于聚类的用户用电行为分析研究基于聚类的用户用电行为分析研究摘要:电力是现代社会不可或缺的一种能源,对于电力系统的规划和运维来说,了解用户的用电行为是十分重要的。本文旨在通过应用聚类分析方法对用户的用电行为进行分析,以揭示用户行为的模式和规律,从而为电力系统的发展提供参考依据。研究通过采集用户用电数据,并借助于聚类算法对用户进行分组,进一步分析各组用户的用电行为特征及其对电力系统的影响。研究结果表明,通过聚类分析可以将用户分为不同的群体,每个群体有不同的用电行为特征,这有助于电力公司进行精细化用电管理和优
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本发明公开了一种基于遗传算法改进的K‑means算法的用电用户聚类方法,包括:对数据进行预处理并生成初始群体;计算数据的差异度,并随机选取k个点作为聚类中心并聚类;计算每个聚类的差异度;分别取每个聚类中心的坐标,聚类点平均值坐标点的个数作为特征,对K个聚类结果特征进行交叉变异,得到的新的子代作为候选的聚类结果的指标;计算聚类结果的适应度;由聚类适应度计算每个个体被选择的概率pi,筛选这一轮被选择的个体Xi并生成队列Yi;对队列Yi进行交叉运算形成新的群体X,若迭代次数满足300次则终止进化过程。本方法通过
基于改进Adaboost-BP算法的用电行为大数据分析.docx
基于改进Adaboost-BP算法的用电行为大数据分析标题:基于改进Adaboost-BP算法的用电行为大数据分析摘要:随着智能电表技术的快速发展,大量的用电行为数据被收集和保存下来。利用这些用电行为数据进行分析可以为电力系统的管理和优化提供重要的参考依据。本文提出了一种基于改进Adaboost-BP算法的用电行为大数据分析方法。该方法通过融合Adaboost算法和BP神经网络,以提高电力负荷预测的准确性和稳定性。本研究选取了包括天气、日期、季节等多个因素作为输入特征,构建了一个综合预测模型,并选取常见的