[发明专利]一种基于流形学习聚类算法的智能用电数据挖掘方法有效

专利信息
申请号: 201511017533.1 申请日: 2015-12-29
公开(公告)号: CN105653670B 公开(公告)日: 2020-12-29
发明(设计)人: 史常凯;盛万兴;张波;周勐;高媛;许保平;孙智涛;常方圆 申请(专利权)人: 中国电力科学研究院;国家电网公司
主分类号: G06F16/28 分类号: G06F16/28;G06F16/26;G06K9/62;G06Q50/06
代理公司: 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 代理人: 徐国文
地址: 100192 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及一种基于流形学习聚类算法的智能用电数据挖掘方法,包括:获取用户n点用电数据集合X={X1,X2...Xs...Xt},其中,Xs={x1,x2...xi...xn},s∈[1,t],t为用户总数,i∈[1,n],n为用电数据采集点总数;对第s个用户n点用电数据Xs进行归一化处理,获取归一化处理后数据Xs′={x1′,x2′...xi′...x′n};对Xs′进行曲线拟合,获取用户用电的峰值对应时间Tp和谷值对应时间Tv,将Tp和Tv作为所述用户的标签;基于流形学习算法对所述归一化处理后数据进行降维处理,获取降维处理后数据集Y={Y1,Y2...Ys...Yt};采用聚类算法对所述降维处理后数据集进行分类;对每类用户的价格敏感性进行评价;本发明提供的方法针对智能用电数据信息,通过采用流形学习聚类方法对信息进行聚类分析,为智能用电互动化提供决策信息。
搜索关键词: 一种 基于 流形 学习 算法 智能 用电 数据 挖掘 方法
【主权项】:
一种基于流形学习聚类算法的智能用电数据挖掘方法,其特征在于,所述方法包括:(1)获取用户n点用电数据集合X={X1,X2...Xs...Xt},其中,Xs={x1,x2...xi...xn}为第s个用户n点用电数据,s∈[1,t],t为用户总数,xi为n点用电数据中第i点数据,i∈[1,n],n为用电数据采集点总数;(2)对第s个用户n点用电数据Xs进行归一化处理,获取归一化处理后数据Xs′={x1′,x′2...xi′...x′n},xi′为Xs中归一化处理后第i个元素;(3)对Xs′进行曲线拟合,获取用户用电的峰值对应时间Tp和谷值对应时间Tv,将Tp和Tv作为所述用户的标签;(4)基于流形学习算法对所述归一化处理后数据进行降维处理,获取降维处理后数据集Y={Y1,Y2...Ys...Yt},其中,Ys={ys1,ys2},s∈[1,t],t为用户总数,ys1为Xs′降维处理后数据的第一个元素,ys2为Xs′降维处理后数据的第二个元素;(5)采用聚类算法对所述降维处理后数据集进行分类;(6)对每类用户的价格敏感性进行评价。
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