典型文献
基于能源分解的用户用电行为模式分析
文献摘要：
随着智能电网的普及和大数据技术的发展,利用用电数据分析用户的用电行为越来越受到关注,现存的能源分解方法无法满足实际应用中对分辨率和分解准确率的高要求,以及聚类分析方法过于粗糙没有充分挖掘每类电器的用电特点.提出了基于能源分解的用户用电行为分析方法.在判别式稀疏编码算法模型的基础上,针对L0正则项不易求解、L1正则项稀疏约束效果不理想的问题,提出用L1/2正则项稀疏约束进行能源分解,并且把用户之间的同质性作为正则项加入基础模型来修正模型的性能.基于能源分解的结果,使用用户单类电器的用电特征代替总用电特征精细化分析用户的用电行为,并改进传统的K-Mean聚类算法进行实验验证.实验结果表明:所提出的基于L1/2正则项稀疏约束和同质性约束的能源分解方法相比于传统判别式稀疏编码算法,能够有效提升能源分解的准确率.同时,基于能源分解的用户用电行为聚类分析效果也有明显提升.
文献关键词：
智能电网;能源分解;聚类分析;非负矩阵分解;同质性关系
中图分类号：
作者姓名：
卢瑞瑞;于海阳;杨震;赖英旭;杨石松;周明
作者机构：
北京工业大学 信息学部,北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]卢瑞瑞;于海阳;杨震;赖英旭;杨石松;周明-.基于能源分解的用户用电行为模式分析)[J].北京航空航天大学学报,2022(02):311-323
A类：
同质性关系
B类：
能源分解,用电行为模式,模式分析,智能电网,用用,用电数据,分解方法,聚类分析方法,每类,电器,用户用电行为分析,判别式,稀疏编码,编码算法,算法模型,L0,正则项,L1,稀疏约束,约束效果,基础模型,修正模型,用电特征,精细化分析,Mean,聚类算法,非负矩阵分解
AB值：
0.258523
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