基于Logsitic 回歸模型和自適應密度聚類算法的分行業負荷增長規律
摘要：電力企業營配大數據的持續積累為電力用戶負荷發展規律的研究提供了良好的數據基礎。傳統分行業負荷特性研究方法在海量數據挖掘上存在一定局限性,且缺乏對用戶負荷年度成長模式的研究。應用Logsitic回歸模型自動識別電力用戶的飽和水平值和增長速度,形成3項用戶增長特性參數。應用參數自適應的密度聚類算法,分不同行業、不同規模搜索典型用戶,獲取增長特性參數的典型值,形成分行業分容量的典型負荷成長曲線。所提方法能夠識別電力用戶的負荷成長模式,降低數據維度,具備較好的大數據處理分析效果。最后對某沿海城市3萬個電力用戶進行模型驗證,結果表明所提方法識別度較高,經挖掘得到的分行業負荷發展規律對負荷預測、電網規劃有較強的指導意義。
注: 保護知識產權,如需閱讀全文請聯系電網與清潔能源雜志社
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