基于Logsitic回归模型和自_省略_密度聚类算法的分行业负荷增长规律_朱涛
电力企业营配大数据的持续积累为电力用户负荷发展规律的研究提供了良好的数据基础。传统分行业负荷特性研究方法在海量数据挖掘上存在一定局限性,且缺乏对用户负荷年度成长模式的研究。应用Logsitic回归模型自动识别电力用户的饱和水平值和增长速度,形成3项用户增长特性参数。应用参数自适应的密度聚类算法,分不同行业、不同规模搜索典型用户,获取增长特性参数的典型值,形成分行业分容量的典型负荷成长曲线。所提方法能够识别电力用户的负荷成长模式,降低数据维度,具备较好的大数据处理分析效果。最后对某沿海城市3万个电力用户进行模型验证,结果表明所提方法识别度较高,经挖掘得到的分行业负荷发展规律对负荷预测、电网规划有较强的指导意义。
- 2021-05-06
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