基于复合分析算法的智能电表数据应用

杨雷; 侯慧娟; 郅擎宇

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基于复合分析算法的智能电表数据应用

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随着智能电表使用的普及化,其带来的海量数据得到了广泛关注。对这些数据的分析可获得众多有价值的信息。用户用电量预测是泛在电力物联网建设的核心内容。利用智能电表海量数据实现用户用电量的精准预测,是智能电表数据的重要应用方向之一。提出了基于模糊聚类、子群发现和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的复合算法,利用海量智能电表数据实现了用户用电量精准预测。首先,通过模糊聚类将区域内用户按用电量进行合理分类。然后,采用Apriori子群发现算法深度挖掘各子类中影响用电量的关联性因素,将各子类的相似日关联性因素和历史用电量作为LSTM的训练数据完成神经网络的训练。最后,实现了目标日的用电量精准预测。算例分析表明,该算法有效、可行。与其他预测方法相比,该算法剔除了非关联因素的影响,预测精度明显提高,实现了智能电表海量数据的高效利用。

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来源
《自动化仪表》 |2023年第4期|95-101|共8页
作者
杨雷; 侯慧娟; 郅擎宇;
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作者单位

国网河南省电力公司营销服务中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类工业自动化仪表;
关键词
电力物联网; 智能电表; 复合分析算法; 模糊聚类; 子群发现; 用电量预测;

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