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基于SOM神经网络的居民用户电力消费模式识别

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在当今世界,互联网与大数据技术的进步带动了数字信息化时代的飞跃性发展,而数据量的爆发性增长则激发了社会发掘数据背后有效信息的需求,搜寻有效信息的数据挖掘技术正在各个行业的发展过程中展现出越来越重要的作用.本文从探讨电力用户需求侧管理对行业发展的重要意义以及居民用户电力消费模式识别在需求侧管理中所处的地位和作用的角度出发,研究作为一种可以挖掘行业信息的重要的数据挖掘方法——模式识别方法在识别居民用户电力消费模式中的应用.通过研究SOM神经网络在识别居民用户电力消费模式过程中的应用,利用Matlab神经网络工具箱构建出SOM神经网络,对江苏省部分家庭的用电消费模式进行识别,并通过数据可视化方法对模式识别的结果进行进一步分析.

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来源
《第十一届（2016）中国管理学年会》|2016年|1-8|共8页
会议地点哈尔滨
作者
赵翔; 周开乐; 张弛;
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作者单位

中国管理现代化研究会;

复旦管理学奖励基金会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TM728.3;
关键词
居民用户; 电力消费; 模式识别; SOM神经网络;

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1. 基于多维特征融合的居民电力消费异质性模式识别研究 [J] . 刘向向 ,卢婕 ,周琪 . 电力需求侧管理 . 2020,第006期
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基于SOM神经网络的居民用户电力消费模式识别

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