一种基于时间序列数据挖掘的用户负荷曲线分析方法

作     者：唐俊熙 曹华珍 高崇 吴亚雄 石颖 TANG Junxi;CAO Huazhen;GAO Chong;WU Yaxiong;SHI Ying

作者机构：广东电网有限责任公司电网规划研究中心广东广州510080 北京清软创新科技股份有限公司北京100085 

出 版 物：《电力系统保护与控制》 (Power System Protection and Control)

年 卷 期：2021年第49卷第5期

页      面：140-148页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：中国南方电网公司科技项目资助(GDKJXM20173251) 

主　　题：数据挖掘 符号聚合近似 典型负荷曲线 k-means 聚类分析 

摘      要：针对目前用户负荷曲线分析方法研究中传统方法在单一用户典型负荷曲线提取以及负荷曲线特征提取的不足,提出了一种基于时间序列数据挖掘的用户负荷曲线分析方法。该方法首先基于分段聚合近似方法对单一用户的负荷曲线降维,并基于符号聚合近似方法对该用户一段时期内的负荷曲线重表达,用符号化序列表示该用户的负荷曲线,提取该用户的典型负荷曲线。然后结合不同用户典型负荷曲线的负荷特性、指标特征和时间序列特征,基于k-means算法对不同用户的典型负荷曲线聚类分析,分析不同类型用户的用电特征。以UCI一个测试数据集进行算例分析,结果表明所提方法能够挖掘出用户的典型用电行为特征,并提升用户负荷曲线分析效率与聚类质量。