文献类型：期刊文章

作　　者：苏适[1] 李康平[2] 严玉廷[1] 陆海[1] 汪新康[2] 刘力铭[2] 王飞[2,3] 董凌[4]

机构地区：[1]云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南昆明650217 [2]华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,河北保定071003 [3]美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气与计算机工程系,美国厄巴纳61802 [4]国网青海省电力公司,青海西宁810008

出　　处：《电力自动化设备》

基　　金：云南省新能源重大科技专项(2013ZB005);云南电网有限责任公司科技项目(YNKJQQ00000280);华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室开放课题资助项目(LAPS15009;LAPS16007;LAPS16015)~~

年　　份：2018

卷　　号：38

期　　号：1

起止页码：129-136

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：居民用户用电模式分类研究可为需求侧响应方案设计、负荷特性分析及其高精度预测提供支撑。首先,利用基于密度的空间聚类算法提取得到用户的典型用电模式;然后,考虑每天不同时段及季节变换对用户用电行为的影响,提取能够描述用户在不同时间尺度下用电行为的6个特征;在此基础上,提出了一种基于引力搜索算法的用户用电模式分类模型;最后,对实测居民用电数据进行聚类,并对各类用户的用电模式及其参与需求侧响应的潜力进行了分析。

关 键 词：用电模式  聚类算法 特征提取 分类  引力搜索算法 密度空间聚类  

分 类 号：TM761]