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Slope-Based Shape Cluster Method for Smart Metering Load Profiles

机译：智能计量负载曲线的基于坡度的形状聚类方法

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摘要

Cluster analysis is used to study the group of load profiles from smart meters to improve the operability in distribution network. The traditional K-means clustering analysis method employs Euclidean distance as similarity measurement, which is insufficient in reflecting the shape similarities of load profiles. In this letter, we propose a novel shape cluster method based on the segmented slope of load profiles. Compared with traditional K-means and two improved algorithms, the proposed method can improve the clustering accuracy and efficiency by capturing the shape features of smart metering load profiles.
机译：聚类分析用于研究智能电表的负荷曲线组，以提高配电网络的可操作性。传统的K-均值聚类分析方法采用欧几里得距离作为相似性度量，不足以反映载荷曲线的形状相似性。在这封信中，我们提出了一种基于载荷曲线分段斜率的新型形状聚类方法。与传统的K-均值算法和两种改进算法相比，该方法可以通过捕获智能计量负载曲线的形状特征来提高聚类的准确性和效率。

著录项

  • 来源
    《Smart Grid, IEEE Transactions on》 |2020年第2期|1809-1811|共3页
  • 作者

  • 作者单位

    Sichuan Univ Coll Elect Engn Chengdu 610065 Peoples R China;

    Fujian Power Econ Res Inst Fuzhou 350012 Peoples R China;

    Cranfield Univ Sch Water Energy Environm Energy & Power Theme Cranfield MK43 0AL Beds England;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Cluster analysis; load profile; K-means; similarity;

    机译：聚类分析;负载曲线K-均值相似;

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