文档名：基于多维特征分析与动态定权聚类的电力居民用户分类
摘要：由于居民用户用电需求的高度随机性和不规则性,亟需详细的数据分析来定义用户的行为特征,以提供更加合理的用电建议和需求响应潜力.为了进一步挖掘非介入式辨识数据的价值,提出一种基于多维用电行为数据的电力居民用户分类方法.首先通过非介入式智能电表获取居民细粒度用电数据,分析用户的用电行为,寻找到关键用电特征量;接着使用CRITIC权重法自适应配置各指标权重,通过6类聚类评价指标,对4种聚类算法和3个数据距离计算进行对比,实现最优聚类方法和聚类数目的选择.通过某小区实际数据验证了本文所提用电特征量以及定权聚类方法的有效性,将居民用户群体分成用电行为差异明显的两类.
作者：崔高颖 邵雪松 陈霄 储娜娜 张娅楠 Author：CUIGaoying SHAOXuesong CHENXiao CHUNana ZHANGYanan
作者单位：国网江苏省电力有限公司营销服务中心,南京210019国网江苏省电力有限公司,南京210014东南大学电气工程学院,南京210096
刊名：电力需求侧管理 ISTIC
Journal：PowerDemandSideManagement
年，卷(期)：2023, 25(6)
分类号：TM73TP183
关键词：电力居民用户分类 多维负荷数据 用电行为分析 动态聚类 需求响应
Keywords：classificationofelectricityresidentialusers multidimensionalloaddata electricityconsumptionbehavioranaly-sis dynamicclustering demandresponse
机标分类号：TN929.5H030TP391
在线出版日期：2023年11月28日
基金项目：国家电网公司科技项目基于多维特征分析与动态定权聚类的电力居民用户分类[
期刊论文] 电力需求侧管理--2023, 25(6)崔高颖 邵雪松 陈霄 储娜娜 张娅楠由于居民用户用电需求的高度随机性和不规则性,亟需详细的数据分析来定义用户的行为特征,以提供更加合理的用电建议和需求响应潜力.为了进一步挖掘非介入式辨识数据的价值,提出一种基于多维用电行为数据的电力居民用户分...参考文献和引证文献
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