智能電網(wǎng)積累了豐富的電力數(shù)據(jù),其中蘊(yùn)含著豐富的用電行為信息。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘可以幫助電力公司了解用戶的個(gè)性化、差異化服務(wù)需求,但是,由此導(dǎo)致的數(shù)據(jù)爆炸也是智能電網(wǎng)面臨的一個(gè)巨大挑戰(zhàn)。當(dāng)前,很多學(xué)者對(duì)用戶用電行為的研究都是根據(jù)用電數(shù)據(jù)對(duì)用戶進(jìn)行聚類分析。自動(dòng)化的數(shù)據(jù)挖掘方法往往存在對(duì)結(jié)果的解讀,分析和驗(yàn)證困難的問(wèn)題,不能直觀的對(duì)于不同用戶的行為差異進(jìn)行有效性分析�？梢暬柚谌搜蹖�(duì)視覺(jué)的快速感知能力和人腦的智能認(rèn)知能力,能夠起到清晰高效的傳達(dá)信息和輔助數(shù)據(jù)分析的作用。因此,將可視化應(yīng)用于智能電網(wǎng)中,與電力數(shù)據(jù)分析結(jié)合,能幫助電力系統(tǒng)專家結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)挖掘用電行為背后隱藏的模式。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）提出了一種用電行為數(shù)據(jù)的可視分析方法。用電數(shù)據(jù)具有時(shí)序特征,本文在使用用電數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征的基礎(chǔ)上提取了用電序列曲線的形狀特征,用來(lái)表示用電數(shù)據(jù)的波動(dòng)性,使用基于K-means的聚類方法對(duì)用電行為進(jìn)行分組。為了表現(xiàn)用電行為數(shù)據(jù)的多維特征,本文設(shè)計(jì)了一種基于序列餅圖的可視化布局,在表現(xiàn)時(shí)間維度的同時(shí),利用可視化圖元編碼用電行為的多維屬性特征,從而幫助分析人員更好的比較用電行為差異。此外,本文... 

【文章來(lái)源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１可視分析學(xué)標(biāo)準(zhǔn)流程??在相當(dāng)多的應(yīng)用場(chǎng)合，異構(gòu)數(shù)據(jù)源需要在可視分析或自動(dòng)分析方法應(yīng)用之前??

??時(shí)序數(shù)據(jù)的可視化方法同樣受到廣泛的重視。圖２－２（Ｂ）將時(shí)間序列沿周期排列。??它采用螺旋圖的方法布局時(shí)間軸，一個(gè)回路代表一個(gè)周期。選擇正確的排列周期??可以展現(xiàn)數(shù)據(jù)集的周期性特征。??多變量時(shí)變性數(shù)據(jù)是實(shí)際應(yīng)用中常見(jiàn)的數(shù)據(jù)集。由于存在多個(gè)變量，可視化??需要兼顧數(shù)據(jù)本身屬性和數(shù)據(jù)集的順序性，結(jié)合數(shù)據(jù)分析的方法展現(xiàn)和挖掘順序??性數(shù)據(jù)的規(guī)律。面向大尺度數(shù)據(jù)，首要任務(wù)是對(duì)數(shù)據(jù)的抽象和重構(gòu)，以便刻畫復(fù)??雜有序數(shù)據(jù)集的內(nèi)涵特征，生成緊湊的概述圖像，方便索引和搜索。這個(gè)流程可??歸納為三類基本方法，即數(shù)據(jù)抽象，數(shù)據(jù)聚類和特征分析。數(shù)據(jù)抽象指通過(guò)數(shù)據(jù)??降維、特征選擇和數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化等方法，構(gòu)建增強(qiáng)關(guān)鍵特征而抑制不相關(guān)細(xì)節(jié)的表達(dá)、??獲得有序數(shù)據(jù)流的相關(guān)特征或隱含特征模式。其挑戰(zhàn)之一＇在于如何在線分析源源??不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流

序列餅圖的多維時(shí)序數(shù)據(jù)可視化方法。??圖３－１圖元符號(hào)??圖元符號(hào)（圖３－１）用來(lái)展示每個(gè)月的用電行為。其中內(nèi)圓環(huán)的半徑表示用戶??在這個(gè)月的用電總量，半徑越大表示用電量越大。外環(huán)中的灰色部分表示為本月??的用電天數(shù)，如果一個(gè)群體在一年中灰色部分都很少，表示該類用戶常年不用電，??因此可以判其為空置房。餅圖四個(gè)部分表示峰，平，尖，谷用電量的比例，對(duì)于??大部分上班族，由于白天上班，用電集中在晚上，因此消耗的谷電占比就會(huì)很大。??把這樣的圖元排列起來(lái)，組成一個(gè)序列餅圖（圖３－２）。一行代表一年１２個(gè)月??的用電行為特征。實(shí)現(xiàn)了展現(xiàn)用電行為時(shí)變特征的需求。開始時(shí)，系統(tǒng)對(duì)用戶每??天的行為進(jìn)行編碼，但是，由于時(shí)間跨度太大，會(huì)非常的擁擠。經(jīng)過(guò)考慮和測(cè)試，??本文最終決定對(duì)每個(gè)月的用電行

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]電網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控可視化技術(shù)研究與分析[J]. 趙林,王麗麗,劉艷,孫湃,張亮.  電網(wǎng)技術(shù). 2014(02)
[2]基于云計(jì)算的居民用電行為分析模型研究[J]. 張素香,劉建明,趙丙鎮(zhèn),曹津平.  電網(wǎng)技術(shù). 2013(06)
[3]基于實(shí)際負(fù)荷曲線的電力用戶分類技術(shù)研究[J]. 馮曉蒲,張鐵峰.  電力科學(xué)與工程. 2010(09)
[4]基于Google Earth的電網(wǎng)信息可視化研究及實(shí)現(xiàn)[J]. 黃媛,劉俊勇,何邁,楊嘉湜,王民昆.  四川電力技術(shù). 2009(S1)
[5]基于價(jià)值評(píng)價(jià)的電力用戶分類研究[J]. 王璨,馮勤超.  價(jià)值工程. 2009(05)
[6]電網(wǎng)在線可視化預(yù)警調(diào)度系統(tǒng)[J]. 劉俊勇,陳金海,沈曉東,李成鑫.  電力自動(dòng)化設(shè)備. 2008(01)
[7]基于模糊聚類的電力負(fù)荷特性的分類與綜合[J]. 李培強(qiáng),李欣然,陳輝華,唐外文.  中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2005(24)

碩士論文
[1]智能電網(wǎng)中基于WebGIS的可視化方法研究[D]. 解文龍.華北電力大學(xué) 2014
[2]基于Google Earth的農(nóng)村電網(wǎng)可視化系統(tǒng)研究[D]. 鄧云博.電子科技大學(xué) 2011
[3]基于ArcGIS Server的電網(wǎng)可視化WebGIS平臺(tái)應(yīng)用研究[D]. 魏洪俊.電子科技大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3290583