文献类型：期刊文章

作　　者：于连城[1] 张译[2] 张广德[2] 徐欣杰[3] 吴彬[3]

Yu Liancheng;Zhang Yi;Zhang Guangde;Xu Xinjie;Wu Bin(State Grid Qinghai Electric Power Company Ministry of Science and Technology Information,Xining 810008,China;State Grid Qinghai Electric Power Company Information and Communication Information Inspection Center,Xining 810008,China;Great Power Science And Technology Corporation State Grid Information Tekecommunication Group,350000,China)

机构地区：[1]国网青海省电力公司科技信通部,西宁810008 [2]国网青海省电力公司信息通信公司信息通信运检中心,西宁810008 [3]国网信通产业集团亿力科技有限责任公司,福州350000

出　　处：《国外电子测量技术》

年　　份：2018

卷　　号：37

期　　号：7

起止页码：35-39

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对智能电网带来的海量用电信息,如何高效的对其进行挖掘分析,提取出有价值信息,越来越受到人们的关注,提出了基于canopy-k-means算法的电网数据挖掘算法。介绍了传统的canopy算法和k-means算法,并提出先采用canopy算法进行粗放的聚类,将获得的k个聚类作为k-means算法的初始聚类中心点。实验仿真结果说明,相比于SPSS软件,canopy-kmeans算法在处理大数据的时候,效率远高于传统的SPSS软件。将所提的方法在某电网企业的实时采集的数据上进行数据挖掘分析,实验结果与企业实际情况相同,根据结果分析,给出了企业相应的用电计划建议,为企业节省开支,提高经济效益给出了理论依据。

关 键 词：CANOPY K-MEANS 电网 数据挖掘

分 类 号：TP391.4] TN0[计算机类]