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基于K均值聚类算法的大客户用电行为分析
被引:18
作者
:
崔立卿
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机构:
国网浙江省电力公司岱山县供电公司
崔立卿
贺伟军
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国网浙江省电力公司岱山县供电公司
贺伟军
田晶
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国网浙江省电力公司岱山县供电公司
田晶
虞伟
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国网浙江省电力公司岱山县供电公司
虞伟
张叶
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国网浙江省电力公司岱山县供电公司
张叶
机构
:
[1]
国网浙江省电力公司岱山县供电公司
来源
:
浙江电力
|
2017年
/ 36卷
/ 12期
关键词
:
负荷特性;
大客户;
聚类分析;
二八定律;
D O I
:
10.19585/j.zjdl.201712010
中图分类号
:
TM714 [负荷分析];
学科分类号
:
080802
[电力系统及其自动化]
;
摘要
:
为主动应对电力体制改革产生的影响,分析研究售电侧大客户群体用电行为,梳理不同类型客户负荷特性规律,选取某地区电力企业2014年5月份营销数据,以该地区所有专变客户为分析对象,借用二八定律(帕累托法则)确定分析范围,通过用电信息明细数据开展相关分析,将专变大客户按用电负荷特性进行聚类分析,挖掘不同大客户用电行为潜在市场,为科学制定可开放容量、优化售电侧客户结构、迎峰度夏错避峰用电建议等提供支撑。
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共 16 条
[1]
基于业扩报装的月度负荷预测
[J].
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龙厚印
;
刘卫东
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国网浙江省电力公司经济技术研究院
刘卫东
;
黄锦华
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国网浙江省电力公司经济技术研究院
黄锦华
;
李黎
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国网浙江省电力公司经济技术研究院
李黎
.
浙江电力,
2016,
35
(12)
:11
-14+35
[2]
基于加权K-means聚类和遗传算法的变电站规划
[J].
成乐祥
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国网南京供电公司
国网南京供电公司
成乐祥
;
季丽
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国网江苏省电力公司电力科学研究院
国网南京供电公司
季丽
.
江苏电机工程,
2016,
35
(06)
:9
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[3]
基于聚类分析的用户分类和用电行为分析
[J].
徐良军
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国网舟山供电公司
徐良军
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张笑第
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张笑第
;
王立军
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国网舟山供电公司
王立军
.
山西电力,
2016,
(04)
:23
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[4]
基于用电信息采集系统用户负荷特性聚类分析
[J].
朱天博
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华北电力科学研究院有限责任公司
国网冀北电力有限公司电力科学研究院
华北电力科学研究院有限责任公司
朱天博
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傅军
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华北电力科学研究院有限责任公司
国网冀北电力有限公司电力科学研究院
华北电力科学研究院有限责任公司
傅军
;
杨一帆
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华北电力科学研究院有限责任公司
国网冀北电力有限公司电力科学研究院
华北电力科学研究院有限责任公司
杨一帆
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孙志杰
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华北电力科学研究院有限责任公司
国网冀北电力有限公司电力科学研究院
华北电力科学研究院有限责任公司
孙志杰
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周辛南
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华北电力科学研究院有限责任公司
国网冀北电力有限公司电力科学研究院
华北电力科学研究院有限责任公司
周辛南
.
电测与仪表,
2016,
53(S1)
(S1)
:70
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[5]
峰谷分时电价下用户需求响应行为模型的研究
[J].
马永武
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河南许继仪表有限公司
河南许继仪表有限公司
马永武
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赵国生
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黄明山
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河南许继仪表有限公司
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黄明山
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李如意
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河南许继仪表有限公司
河南许继仪表有限公司
李如意
.
郑州大学学报(理学版),
2015,
47
(04)
:119
-122
[6]
基于负荷资源分类建模和启发式策略的家居型微电网优化运行
[J].
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于雷
;
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汤庆峰
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张建华
.
电网技术,
2015,
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[7]
广东电网负荷特性
[J].
蔡秋娜
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蔡秋娜
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李嘉龙
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王一
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王一
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孙谦
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邓佳梁
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刘明波
.
广东电力,
2014,
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:70
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[8]
基于二次聚类的低压台区负荷特性分析
[J].
尹飞
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江苏方天电力技术有限公司
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尹飞
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刘忠
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范一龙
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范一龙
.
中国电力教育,
2014,
(30)
:125
-128
[9]
基于用户实际日负荷曲线的负荷分类策略研究
[J].
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彭夸
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杨超
.
贵州电力技术,
2014,
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(02)
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[10]
运用聚类算法预测地区电网典型日负荷曲线
[J].
李翔
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上海市电力公司浦东供电公司
上海市电力公司浦东供电公司
李翔
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顾洁
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电力与能源,
2013,
34
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共 16 条
[1]
基于业扩报装的月度负荷预测
[J].
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龙厚印
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刘卫东
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黄锦华
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李黎
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浙江电力,
2016,
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[2]
基于加权K-means聚类和遗传算法的变电站规划
[J].
成乐祥
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成乐祥
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季丽
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季丽
.
江苏电机工程,
2016,
35
(06)
:9
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[3]
基于聚类分析的用户分类和用电行为分析
[J].
徐良军
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张笑第
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王立军
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山西电力,
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[4]
基于用电信息采集系统用户负荷特性聚类分析
[J].
朱天博
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傅军
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杨一帆
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孙志杰
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周辛南
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电测与仪表,
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[5]
峰谷分时电价下用户需求响应行为模型的研究
[J].
马永武
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黄明山
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李如意
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李如意
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郑州大学学报(理学版),
2015,
47
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:119
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[6]
基于负荷资源分类建模和启发式策略的家居型微电网优化运行
[J].
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于雷
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汤庆峰
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张建华
.
电网技术,
2015,
39
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:2180
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[7]
广东电网负荷特性
[J].
蔡秋娜
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王一
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广东电力,
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基于二次聚类的低压台区负荷特性分析
[J].
尹飞
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江苏方天电力技术有限公司
江苏方天电力技术有限公司
尹飞
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刘忠
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江苏方天电力技术有限公司
范一龙
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中国电力教育,
2014,
(30)
:125
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[9]
基于用户实际日负荷曲线的负荷分类策略研究
[J].
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机构:
彭夸
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杨超
.
贵州电力技术,
2014,
17
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运用聚类算法预测地区电网典型日负荷曲线
[J].
李翔
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上海市电力公司浦东供电公司
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顾洁
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电力与能源,
2013,
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