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J-GLOBAL ID：202102285580438485   整理番号：21A0315722

DTWヒストグラムに基づく電力負荷データクラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Power load data clustering algorithm based on DTW histogram

著者 (6件)： Hao Xiaohong (蘭州理工大学電气工程与信息工程学院,甘粛蘭州730050) ,  Li Yalan (蘭州理工大学計算机与通信学院,甘粛蘭州730050) ,  Gu Qun (蘭州理工大学計算机与通信学院,甘粛蘭州730050) ,  Pei Tingting (蘭州理工大学電气工程与信息工程学院,甘粛蘭州730050) ,  Song Jixiang (蘭州理工大学計算机与通信学院,甘粛蘭州730050) ,  Zhou Qiang (国网甘粛省電力公司風電技術公司,甘粛蘭州730000)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 39  号： 12  ページ： 140-142  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  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： 電力負荷データクラスタ化におけるK平均アルゴリズムによるクラスタリングの数を指定して,クラスタリング結果が局所最小解に陥るという問題に照準を定めて,動的時間帰還(DTW)ヒストグラムに基づく電力負荷データクラスタリング法を提案した。主成分分析(PCA)法を用いて,高次元電力負荷データを次元縮小し,負荷データの初期クラスタ数をヒストグラム法により決定し,負荷曲線をDTWによりKクラスに分類し,MATLABシミュレーションプラットフォームでこの方法の有効性を検証した。実験結果は,提案したアルゴリズムが電力負荷データクラスタ分析において計算プロセスの反復回数を減らして,アルゴリズムの収束速度を加速して,クラスタ数がグローバル最適解に達することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  負荷曲線 ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ ,  クラスタ分析 ,  高次元 ,  有効性 ,  ヒストグラム ,  主成分分析 ,  次元縮小
準シソーラス用語： 最適解 ,  収束速度 ,  MATLAB ,  *電力負荷 ,  *データクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： ヒストグラム ,  電力負荷 ,  クラスタリングアルゴリズム