基于群集之间相关矩阵的熵，能量消费者的最优聚类
摘要：居住智能电表的增加部署使得能够按短时间间隔记录能源消耗数据成为可能。如果有效利用这些数据，可以为管理电力需求和提高能源消耗效率提供有价值的信息。然而，及时地分析数百万用户的智能电表数据是一项具有挑战性的任务。一种有效的分析这些数据的方法是首先识别用户群集，然后专注于分析这些群集。决定最佳群集数量是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种度量标准来高效地找到最佳群集数量。基于遗传算法的特征选择被用来减少特征数量，然后将其输入自组织映射进行聚类。我们将所提出的聚类技术应用于澳大利亚维多利亚和爱尔兰的两个电力消耗数据集上。数值模拟结果显示了所提方法在寻找最佳群集方面的有效性。
作者：Nameer Al Khafaf, Mahdi Jalili and Peter Sokolowski
论文ID：1903.01159
分类：Other Computer Science
分类简称：cs.OH
提交时间：2019-03-05