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J-GLOBAL ID：201602259121547184   整理番号：16A0974850

AMIからのデータを用いた顧客の負荷プロファイルのためのクラスタリングアプローチと特性指数【Powered by NICT】

Clustering approach and characteristic indices for load profiles of customers using data from AMI

著者 (6件)： Qiu Wanrong (College of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China) ,  Zhai Feng (Metrology Research Institute, China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China) ,  Bao Zhejing (College of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China) ,  Li Baofeng (Metrology Research Institute, China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China) ,  Yang Qiang (College of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China) ,  Cao Yongfeng (Metrology Research Institute, China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CICED  ページ： 1-5  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,消費者の負荷プロファイルのためのクラスタリングアプローチと特性指数を研究した。最初に,個々の顧客の典型的な電力消費プロファイルを抽出するための方法を提案し,密度に基づくDBSCANアルゴリズムは,DBSCANによる抽出結果の有意な歪を除去することを目的とした補正戦略を行った。第二に,K-meansクラスタリングは顧客の典型的な負荷プロファイルの挙動をクラスタ化するために行い,クラスタ化効果のための評価関数は,クラスタの最適数を決定するために適用した。最後に,特性化指数は,顧客の分布クラスタを容易に同定することができた示した。提案した方法の有効性は,AMIからの工業と商業顧客の電力消費の実データによって実証した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電力消費 ,  評価関数 ,  アルゴリズム ,  *クラスタ ,  キャラクタリゼーション ,  消費者 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： k-means法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： AMI ,  顧客 ,  プロファイル