文献类型：期刊文章

作　　者：陈聿[1] 田博今[2] 彭云竹[2] 廖勇[3]

CHEN Yu;TIAN Bojin;PENG Yunzhu;LIAO Yong(Information Communication Branch Company,Chongqing Guanghui Power Supply Service Company Limited,Chongqing 400014,China;Information Communication Branch Company,State Grid Chongqing Electric Power Company,Chongqing 401120,China;School of Microelectronics and Communication Engineering,Chongqing University,Chongqing 400444,China)

机构地区：[1]重庆广汇供电服务有限责任公司信息通信分公司,重庆400014 [2]国网重庆市电力公司信息通信分公司,重庆401120 [3]重庆大学微电子与通信工程学院,重庆400044

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国网重庆市电力公司科学技术项目(2019渝电科技29#)。

年　　份：2020

卷　　号：40

期　　号：11

起止页码：3217-3223

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为进一步提升电力系统客户的用户体验,针对现有聚类算法寻优能力差、紧凑性不足以及较难求解聚类数目最优值的问题,提出一种联合手肘法与期望最大化(EM)的高斯混合聚类算法,挖掘大量客户数据中的潜在信息。该算法通过EM算法迭代出良好的聚类结果,而针对传统的高斯混合聚类算法需要提前获取用户分群数量的缺点,利用手肘法合理找出客户的分群数量。案例分析表明,所提算法与层次聚类算法和K-Means算法相比,FM、AR指标的增幅均超过10%,紧凑度(CI)和分离度(DS)的降幅分别低于15%和25%,可见性能有较大提升。

关 键 词：电力系统 客户分群 高斯混合模型聚类  精准服务  期望最大化 手肘法  

分 类 号：TP391]