基于特征优选策略的居民用电行为聚类方法

摘要：

针对用电负荷数据聚类特征选择的有效性及互补性问题,提出了一种基于信息量准则的特征优选策略,并在该策略的基础上进行了居民用电行为聚类方法的研究.首先,将贝叶斯信息准则(BIC)和相关系数分别作为特征有效性和关联性的判据来优选聚类特征.然后,采用布谷鸟算法优化了密度峰值法的截断距离.同时,利用异常值检测的思想实现聚类中心的自动选取.最后,根据优选出来的特征集和改进的密度峰值快速搜索聚类(CFSFDP)算法对实际居民用电数据进行聚类分析,验证了所提出方法的聚类效果.不同聚类方法的实验结果表明,采用改进的CFSFDP算法得到的聚类效果最优.

关键词：信息量准则;相关系数;特征优选策略;改进密度峰值法;聚类分析

所属期刊栏目：46

资助基金：国家自然科学基金;政府间国际科技创新合作重点专项;上海市科委创新项目

在线出版日期：2022-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：153-159