王红斌,王勇,罗林欢,肖天为,徐硕,罗思敏.基于数据特征提取与自适应K-means聚类算法的用户用电画像*[J].电工技术,2021(17):31-33
基于数据特征提取与自适应K-means聚类算法的用户用电画像*
  
DOI:10.19768/j.cnki.dgjs.2021.17.009
中文关键词:  用户画像;数据特征提取;自适应K means聚类算法;大数据技术
英文关键词:
基金项目:
作者单位
王红斌 广东电网有限公司广州供电局 
王勇 广东电网有限公司广州供电局 
罗林欢 广东电网有限公司广州供电局 
肖天为 广东电网有限公司广州供电局 
徐硕 广东电网有限公司广州供电局 
罗思敏 广东电网有限公司广州供电局 
摘要点击次数: 27
全文下载次数: 0
中文摘要:
      随着大数据研究的不断深入与配电自动化建设的逐步完善,电网的态势感知功能正在发挥越来越大的作用,也越来越受到电力公司的重视,其中实现用户用电特征的画像是最重要与基础的一部分。首先对现有用电数据进行特征提取,通过这种方式实现了初步的用电特征提取,同时大大降低了后续算法运行所需的计算资源,随后通过自适应K-means聚类算法对用电特征进行自适应聚类。最后,将得到的结果与常规方法进行准确率比对,验证了该方法的有效性。
英文摘要:
      
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器