典型文献
基于k-shape算法的行业典型负荷特征研究
文献摘要：
本文基于k-shape的聚类算法,针对电力负荷数据高维度、多形态的特征和传统算法的局限性,一方面在与k-means、DTW算法的比较中显示较好的聚类特性.另一方面,考虑到降维带来的实际工作效率提升,同时对比了不同算法对降维数据的聚类效果,结果表明k-shape算法较其他算法更为稳健,而以统计指标、成分分析作为负荷曲线形态刻画的方式和降维思路,在聚类效果上并未有所提升.
文献关键词：
电力负荷;聚类;k-shape算法
中图分类号：
作者姓名：
王良之;姚岱州;马浩原
作者机构：
国网四川省营销服务中心
文献出处：
引用格式：
[1]王良之;姚岱州;马浩原-.基于k-shape算法的行业典型负荷特征研究)[J].电力设备管理,2022(18):99-102
A类：
B类：
shape,负荷特征,聚类算法,电力负荷,负荷数据,高维度,多形态,传统算法,means,DTW,工作效率提升,同时对比,统计指标,负荷曲线,曲线形态
AB值：
0.42672
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