【摘 要】
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随着电力行业市场化改革的深入,对用电客户进行细分并提供差异化服务已经成为必然趋势。针对电力用户的用电负荷数据特点,提出了一种基于大数据技术的用电特征相似性挖掘方法
【机 构】
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国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
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随着电力行业市场化改革的深入,对用电客户进行细分并提供差异化服务已经成为必然趋势。针对电力用户的用电负荷数据特点,提出了一种基于大数据技术的用电特征相似性挖掘方法。采用DTW算法对负荷曲线相似度进行度量,并利用K-means算法对DTW距离矩阵进行聚类分析,实现用户负荷曲线的聚类和负荷特性分析。最后,以纺织印染业大工业用户的负荷数据为例进行验证,结果表明,该算法组合能够较好地反映负荷曲线的相似度,负荷曲线特征呈现显著差异。
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