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【24h】

Clustering time-series energy data from smart meters

机译：聚集来自智能电表的时间序列能源数据

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Investigations have been performed into using clustering methods in data mining time-series data from smart meters. The problem is to identify patterns and trends in energy usage profiles of commercial and industrial customers over 24-h periods and group similar profiles. We tested our method on energy usage data provided by several U.S. power utilities. The results show accurate grouping of accounts similar in their energy usage patterns, and potential for the method to be utilized in energy efficiency programs.
机译：已经对在智能电表中的数据挖掘时间序列数据中使用聚类方法进行了调查。问题是要确定24小时内商业和工业客户的能源使用状况的模式和趋势，并对相似的状况进行分组。我们已根据美国多家电力公司提供的能源使用数据测试了我们的方法。结果表明，在能源使用方式上相似的科目的准确分组，以及该方法在能源效率计划中的应用潜力。

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