通过自动化聚类流程刻画电力用户特征
系统与控制
2022-05-11 v1 系统与控制
摘要
日负荷曲线的聚类分析是一种基于实际消费模式对电力用户进行分类和聚合的有效技术。除其他用途外，它可用作负荷预测的预备阶段，对同一聚类中的用户以相同方式应用。文献中已提出并开发了多种聚类算法，而最合适聚类参数集的选择对确保可靠结果至关重要。本文提出了一种适用于重复聚类分析的自动化服务。该流程能够处理通用时间序列数据集，并可轻松调整以测试其他聚类输入参数；因此，它可用于针对特定数据集寻找最佳参数集。此外，它有助于对实时负荷曲线进行重复刻画，旨在检测用户行为和可变外部条件的突变，这些会影响短时间尺度上的实际功率预测活动。
引用
@article{arxiv.2205.04737,
title = {Characterization of electric consumers through an automated clustering pipeline},
author = {Francesca Soldan and Alberto Maldarella and Gabriele Paludetto and Enea Bionda and Federico Belloni and Samuele Grillo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.04737},
year = {2022}
}