负荷需求数据集特征对聚类验证指标的影响
计算机与社会
2021-08-04 v1
摘要
随着智能电表的引入，可以以高时间分辨率获取单个消费者建筑的电力负荷消耗数据。此类数据的可用性使得研究家庭的日负荷需求曲线成为可能。基于需求曲线对家庭进行聚类是此类分析的主要且关键的组成部分之一。虽然可以部署许多聚类算法/框架来执行聚类，但它们通常会产生截然不同的聚类结果。为了识别最佳的聚类结果，文献中提出了各种聚类验证指标（CVI）。然而，人们注意到，不同的 CVI 通常会推荐不同的算法。这导致了为给定数据集识别最合适 CVI 的问题。针对这一问题，本文展示了验证指标的建议如何受到典型住宅负荷需求数据集中可能存在的不同数据特征的影响。此外，本文还识别了偏好/禁止使用特定聚类验证指标的数据特征。
引用
@article{arxiv.2108.01433,
title = {Impact of Load Demand Dataset Characteristics on Clustering Validation Indices},
author = {Mayank Jain and Mukta Jain and Tarek AlSkaif and Soumyabrata Dev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.01433},
year = {2021}
}
备注
Published in IEEE International Conference on Smart Energy Systems and Technologies (SEST), 2021