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J-GLOBAL ID：201702227023600879   整理番号：17A1521829

「進化」主成分分析法によるユーザ分類とその応用【JST・京大機械翻訳】

User Classification Method Based on ‘Evolution’ PCA and Its Application

著者 (6件)： He Jinghan (北京交通大学電气工程学院,北京市,100044) ,  Lu Yuzi (北京交通大学電气工程学院,北京市,100044) ,  Lu Jinyao (北京交通大学電气工程学院,北京市100044;国网能源研究院,北京市102209) ,  Hu Bo (国网能源研究院,北京市,102209) ,  Yang Fang (国网能源研究院,北京市,102209) ,  He Bo (国网能源研究院,北京市,102209)
資料名： Dianli Jianshe  (Dianli Jianshe)
巻： 38  号： 3  ページ： 101-107  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3445A  ISSN： 1000-7229  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 負荷曲線の形態が多い場合、従来のクラスタリング方法はユーザー負荷の分類に対する効率が高くなく、クラスタリング方法の電力負荷の大データ分析における応用を妨げた。本論文では、「進化」主成分分析法を提案した。最初に,主成分分析(PCA)を用いて,ユーザの負荷特性マトリックスを減らした。その後、主成分分析法に基づき、ユークリッド距離に基づく分類規則を提案した。ある地域におけるユーザの実際の負荷を例として、余弦類似定理を通じて各種類のユーザー曲線の形態をフィッティングし、提案したアルゴリズムの有効性を検証した。従来の負荷曲線分類法との比較により、「進化」主成分分析法により、負荷曲線の分類効率を向上させることができることが証明された。負荷曲線の分類に基づき,地域負荷曲線と比較して,ユーザ負荷を,ピーク電力消費型,部分的ピーク電力消費型,少量のピーク電力消費型,および異常電力用の4種類に分類し,解析結果は,「進化」主成分分析法に基づく負荷分類の有効性と実用性を証明した。提案した負荷分類法は,より効果的にユーザの電気的挙動を分類することができ,それにより,様々なユーザに対して動的電力価格を設定し,スマートグリッドに関する付加価値サービスを展開するための基礎となる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  電力消費 ,  スマートグリッド ,  アルゴリズム ,  *主成分分析 ,  電力 ,  データ解析 ,  付加価値 ,  負荷曲線 ,  負荷特性
準シソーラス用語： 電力価格 ,  ピーク電力 ,  分類法 ,  Euclid距離 ,  電力負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： smart grid ,  principal component analysis(PCA) ,  user classification ,  behavior analysis

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 進化 ,  主成分分析法 ,  分類 ,  応用