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E3S网页汇编
卷积642018
20183华府电力和可再生能源国际会议 |
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文章号 | 八十四 | |
页数 | 6 | |
段内 | 电力系统与能源 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/20186408004 | |
在线发布 | 2018年11月27日 |
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64码884(2018)
日电耗剖面描述特征和分类:形状因子和k-Means聚类技术
一号Energías理工大学Cuenca
2能源工程学院,西班牙巴伦西亚Valencia理工大学
论文展示一种方法 分类电耗剖面 不同类型的消费者直接特征法在本论文中使用,该方法还被称为形状因子推算法,通过使用时间域测量生成的负载模式轻松定义消费剖面图,并计及周日和时间范围描述负载剖面后,k值聚类技术应用SFsSF分割方式使每个集团都收集相似SF电剖特征描述和分类有重要应用,例如按消费者类型应用具体收费,确定配电系统生成资源最优位置,检测电流和配电异常或按电耗划分地理区域并实现电站进料最优平衡
必威西汉姆赞助作者版由EDPScience发布,2018
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