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Analysis of users’ electricity consumption behavior based on ensemble clustering

Global Energy Interconnection 2019年第6期2卷 479-489页

作者： Qi Zhao Haolin Li Xinying Wang Tianjiao Pu Jiye Wang China Electric Power Research Institute Haidian DistrictBeijing100192P.R.China Northeastern University 360 Huntington AveBostonMA02115United States of America

Due to the increase in the number of smart meter devices,a power grid generates a large amount of *** the data can help in understanding the users’electricity consumption behavior and demands;thus,enabling better service to be provided to *** power load profile clustering is the basis for mining the users’electricity consumption *** examining the complexity,randomness,and uncertainty of the users’electricity consumption behavior,this paper proposes an ensemble clustering method to analyze this ***,principle component analysis(PCA)is used to reduce the dimensions of the ***,the single clustering method is used,and the majority is selected for integrated *** a result,the users’electricity consumption behavior is classified into different modes,and their characteristics are analyzed in *** paper examines the electricity power data of 19 real users in China for simulation *** manuscript provides a thorough analysis along with suggestions for the users’weekly electricity consumption *** results verify the effectiveness of the proposed method.

关键词： users’electricity consumption Ensemble clustering Dimensionality reduction Cluster validity

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