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J-GLOBAL ID：202102263600435015   整理番号：21A0119809

k-meansアルゴリズムに基づく住民ユーザ用電特性マイニングとその電力マーケティングへの応用【JST・京大機械翻訳】

著者 (1件)： Zhou Danyang (国网浙江省電力有限公司台州供電公司,浙江 台州 318000)
資料名： Heilongjiang Keji Xinxi  (Heilongjiang Keji Xinxi)
号： 30  ページ： 72-74  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3241A  ISSN： 1673-1328  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： スマートグリッド建設の継続的な推進に伴い、国家電力網会社は電力システムの監視過程において、大量のユーザー用電気データを蓄積できる。そのため、電気データ分析結果により、補助電力網会社のマーケティング戦略の制定は新たな傾向となる。本文では、データマイニング技術を用いて実際の住民の小区のユーザー用電行為を分析し、分析結果に従ってユーザーのグループを分類し、さらに精確なマーケティング策略を制定した。最初に,ユーザ履歴を電気データで前処理した。その後、k-meansアルゴリズムを用いて、異なる季節における住民のユーザー用電データに対してクラスタリングを行い、異なる季節におけるユーザー用電特性を獲得し、5大ユーザー群を分割した。最後に,目標地域の各種ユーザーの電力特性を分析し,そして,電力マーケティング戦略を,精度の良いサービスによって確立した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電力 ,  *マーケティング ,  前処理 ,  電力系統 ,  住民 ,  市場戦略 ,  スマートグリッド
準シソーラス用語： *k-means法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  住民 ,  マーケティング ,  応用