聚类框架在英国居民用电数据中的应用
计算工程、金融与科学
2013-07-04 v1 机器学习
摘要
本文采用一种已成功应用于葡萄牙数据的居民用电负荷曲线聚类方法，并将其应用于英国数据。通过应用聚类技术发现，葡萄牙研究中首选的技术（结合自组织映射和 K-means 的两阶段过程）并不适用于英国数据。研究表明，可识别出多达九个家庭聚类，其用电模式差异在视觉上十分显著。这证明了将用电模式细分至比电力行业目前发布的两种负荷曲线更详细的程度是恰当的。本文详述了使用 1990 年左右在米尔顿凯恩斯（Milton Keynes）收集的数据所得的初步结果。后续工作将集中于构建准确且有意义的相似电力用户聚类，以便更有效地将需求侧管理举措导向最相关的目标客户。
引用
@article{arxiv.1307.1079,
title = {Application of a clustering framework to UK domestic electricity data},
author = {Ian Dent and Uwe Aickelin and Tom Rodden},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.1079},
year = {2013}
}
备注
UKCI 2011, the 11th Annual Workshop on Computational Intelligence, Manchester, pp 161-166