月刊
ISSN 1000-7229
CN 11-2583/TM
电力建设 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (1): 60-67.doi: 10.3969/j.issn.1000-7229.2019.01.008
蔡鹏飞1,杨秀1,李泰杰1,方陈2,张勇2
CAI Pengfei1,YANG Xiu1,LI Taijie1,FANG Chen2,ZHANG Yong2
摘要: 以上海市长宁区的大型办公建筑为研究对象,利用数据分析方法分析其用电行为与节能潜力。针对传统用电行为分析,采用单一聚类算法拓展性较差的问题,文章提出通过优选方法进行聚类融合以吸收不同算法优点,增强算法适应能力。首先进行方法优选,针对聚类效果评价指标的不一致问题,提出综合聚类评价指标并对R语言库中大量的单一聚类方法进行评价,采用基于簇的相似度划分算法(CSPA)进行聚类融合。试验集的结果表明该聚类融合方法具有更好的有效性。利用该改进聚类融合算法对用户负荷曲线进行聚类,提取用户用电模式,分析其用电构成与特征,并进行节能策略的分析。结果表明,该办公类建筑具有4类基本用电模式,且有一定节能潜力。
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