本文選題：負荷聚類　切入點：并行計算　出處：《計算機工程與應(yīng)用》2017年17期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：電力企業(yè)通常根據(jù)電力負荷數(shù)據(jù),采用傳統(tǒng)的K-Means算法對客戶進行劃分,而這種方法最大的缺陷就是必須由用戶手動指定聚類簇數(shù)。提出了一種將Canopy算法和K-Means算法結(jié)合應(yīng)用于負荷聚類的方法,無需手動指定聚類簇數(shù)。收集到的用戶歷史用電數(shù)據(jù),使用并行計算框架Map Reduce對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。應(yīng)用Canopy和K-Means算法建立自動負荷聚類模型。在真實用電數(shù)據(jù)上進行實證分析,通過使用Silhouette指標(biāo)對結(jié)果進行評估,證明提出的方法更加穩(wěn)定和具有廣泛的適用性。
[Abstract]:According to the load data, the traditional K-Means algorithm is used to divide the customers. The biggest drawback of this method is that the clustering number must be manually specified by the user. This paper proposes a method which combines Canopy algorithm and K-Means algorithm to load clustering without manually specifying the cluster number. The parallel computing framework Map Reduce is used to preprocess the raw data, and the Canopy and K-Means algorithms are used to establish the automatic load clustering model. The real power consumption data are empirically analyzed, and the results are evaluated by using the Silhouette index. It is proved that the proposed method is more stable and has wide applicability.
【作者單位】： 國網(wǎng)信通億力科技有限責(zé)任公司;福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院;福建省網(wǎng)絡(luò)計算與智能信息處理重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61300104) 福建省科技創(chuàng)新平臺建設(shè)(No.2009J1007) 福建省自然科學(xué)基金(No.2013J01230) 福建省高校杰出青年科學(xué)基金(No.JA12016) 福建省高等學(xué)校新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃(No.JA13021)
【分類號】：F426.61;TP311.13

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本文編號：1605911