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- [11] 非侵入式负荷分解技术及应用研究[D]. 陈小闽.华南理工大学. 2018
基于机器学习的用电数据分析
被引：2
作者：
李特
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张家驹
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赵炜
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侯泽鹏
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[1] 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
来源：
关键词：
机器学习;
用电数据;
负荷聚类;
负荷预测;
非侵入式负荷分解;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM715 [电力系统规划];
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号：
摘要：
机器学习通过学习已有大量的数据形成预测及判断,能够挖掘数据内在价值,在用电数据分析领域取得丰富成果。基于对机器学习算法应用于用电数据分析的有效分析,给出应用机器学习算法进行用电数据分析的整体分析框架,重点分析应用机器学习算法在非侵入式负荷分解、负荷曲线聚类以及负荷预测3个应用的研究现状,并且针对每种应用给出了研究建议。
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