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基于過程回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的電力用戶用電模式分類研究

發(fā)布時間:2017-09-15 20:35

  本文關(guān)鍵詞:基于過程回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的電力用戶用電模式分類研究


  更多相關(guān)文章: 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò) 過程神經(jīng)元 時間序列分類 用戶分類


【摘要】:電力時序數(shù)據(jù)的分類問題是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一個研究熱點。對電力用戶模式分類可以幫助電網(wǎng)企業(yè)分析用戶用電特性,實現(xiàn)差異化營銷。在回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(echo state network,ESN)基礎(chǔ)上引入過程神經(jīng)元,提出一種用于電力時序數(shù)據(jù)分類的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——過程回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(process echo state network,PESN)。該網(wǎng)絡(luò)通過對連接權(quán)重進(jìn)行函數(shù)化,實現(xiàn)函數(shù)域到實數(shù)域的映射。并針對權(quán)函數(shù)難以訓(xùn)練學(xué)習(xí)的問題,提出利用基函數(shù)的展開形式來逼近權(quán)函數(shù)的學(xué)習(xí)算法,從而將回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從時序預(yù)測領(lǐng)域進(jìn)一步擴(kuò)展到時序分類領(lǐng)域中。仿真實驗結(jié)果證明,與傳統(tǒng)時間序列分類算法相比,過程回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)在用電模式分類實驗中表現(xiàn)出了更好的效果。
【作者單位】: 廣東電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院;華南理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò) 過程神經(jīng)元 時間序列分類 用戶分類
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目(61502174) 中央高;究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目(x2js-D2153950)~~
【分類號】:TM769;TP311.13
【正文快照】: 數(shù)的學(xué)習(xí)算法,從而將回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從時序預(yù)測領(lǐng)域進(jìn)一步擴(kuò)展到時序分類領(lǐng)域中。仿真實驗結(jié)果證明,與傳統(tǒng)時間序列分類算法相比,過程回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)在用電模式分類實驗中表現(xiàn)出了更好的效果。0引言隨著電網(wǎng)信息化水平的不斷提高,智能配電網(wǎng)促使供電企業(yè)擁有一套完備的用電計

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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4 劉建華;孟穎;譚智;;基于蟻群優(yōu)化K-medoids的變電站特性聚類研究[J];電氣技術(shù);2012年02期

5 李坦;楊洪耕;高云;;智能電表家用負(fù)荷識別技術(shù)綜述[J];供用電;2011年06期

6 白建勛;楊洪耕;吳傳來;唐山;;基于自適應(yīng)遺傳算法的負(fù)荷特性分類[J];電工電能新技術(shù);2012年04期

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10 李剛;;基于可信平臺的智能電網(wǎng)安全多方計算環(huán)境研究[J];電子世界;2013年20期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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2 劉建華;負(fù)荷特性聚類和模型辨識研究[D];長沙理工大學(xué);2012年

3 朱曉清;電力負(fù)荷的分類方法及其應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2012年

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【二級參考文獻(xiàn)】

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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10 宋清棟;模糊c均值聚類技術(shù)研究[D];廣西師范大學(xué);2012年

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本文編號:858765

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