典型文献
多变量数据聚类最优选择的用电关联分析算法
文献摘要：
针对多源用电大数据典型性分析结果不唯一且精度不高等问题,提出了一种多变量数据聚类最优选择的用电关联分析算法.算法借助小波变换日负荷聚类实现多源用电日负荷的相似性聚类,以提高数据分析的准确性;然后在获得分组上进行单次细粒度典型相关分析;利用典型相关分析的预测性验证典型权重准确性,以实现单次分析结果的最优选择,实现分析结果的唯一性.算法在北京地区非居民用电客户的用电、用气和天气三元数据集上仿真实验,结果发现在不同用户群体上三元数据的典型性相关曲线存在基本稳定、季节性和周期性变化等三种模式.与其他8种算法对比可知,所提算法的关联挖掘最为深入和准确,其中平均相关系数至少提高了1.52％,均方差误差至少降低了2.09％.
文献关键词：
多源用电数据;用电关联分析;分组聚类;广义特征值;典型权重
中图分类号：
作者姓名：
苏欣;田浩;秦昌龙;王浩;施雨;田文辉
作者机构：
国网山东省电力公司济南供电公司,山东济南 250021;清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,北京 100084;北京汇思慧能科技有限公司,北京 100080;南京信息工程大学滨江学院,江苏无锡 214015
文献出处：
引用格式：
[1]苏欣;田浩;秦昌龙;王浩;施雨;田文辉-.多变量数据聚类最优选择的用电关联分析算法)[J].电网与清洁能源,2022(04):86-94,103
A类：
用电关联分析,典型权重,多源用电数据
B类：
多变量,数据聚类,最优选择,用电大数据,典型性,小波变换,负荷聚类,细粒度,典型相关分析,用典,唯一性,北京地区,非居民,居民用电,用电客户,元数据,同用,用户群体,上三,基本稳定,周期性变化,三种模式,算法对比,中平,少提,差误,分组聚类,广义特征值
AB值：
0.336231
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