工商业用电数据分析：聚类与负荷曲线归一化

"这篇论文主要探讨了数据预处理、数据归一化以及聚类分析在分析工商业用户负荷曲线中的应用。通过对数据的处理和分析，以期为电力市场的运营和策略制定提供依据。" 在电力数据分析中，数据预处理是至关重要的一步。在本文描述的案例中，数据预处理主要包括处理遗失值和异常点。遗失值被替换为相似日同一时段的负荷平均值，异常值则通过线性回归方法进行检测和修正。这种方法有助于减少数据不完整性和噪声对后续分析的影响。 单位日负荷曲线的构建是基于3个月内同一时刻负荷的平均值，这有助于消除短期波动，提取出更稳定的负荷特性。负荷曲线的表示公式是所有工作日内同一小时负荷的平均值。数据归一化是为了解决不同单位间负荷大小的差异，通过将每个单位的日负荷除以其最大平均负荷，使得数据在同一尺度上，便于比较和分析。 论文提到了两种常见的聚类方法：K-means和模糊C均值（FCM）。K-means是一种迭代算法，选择初始聚类中心，然后将数据对象分配给最近的聚类，不断更新聚类中心直至达到一定的收敛条件。FCM则是K-means的改进版，允许样本对多个类别的模糊归属，其隶属度介于0和1之间，且样本总隶属度之和为1。这种模糊聚类方法更适合处理边界模糊的数据集。 在电力市场背景下，通过聚类分析可以识别出工商业用户的典型负荷模式，这对于客户分类、市场策略制定和提升服务质量具有指导意义。作者通过比较不同聚类方法的效果，确定最佳聚类策略，并利用规则推理方法建立分类规则，有效地将未知类型单位归类到特定的负荷模式，从而验证了这种方法的有效性和可行性。 关键词涉及电力市场、负荷曲线特性、聚类分析、分类规则和数据挖掘，强调了这些技术在理解工商业用户用电行为和优化电力市场运营中的应用价值。这种方法在实际案例中得到了验证，显示了较高的负荷曲线代表性及分类规则准确性，证明了所提出的方法对于电力市场分析的实用性和有效性。