[发明专利]一种基于熵权法特征选择的居民用电负荷分类方法

摘要

本发明公开了一种基于熵权法特征选择的居民用电负荷分类方法，包括以下步骤:获取用户用电数据；选择分类影响因素，即用于分类的特征；计算各个特征的信息熵及相应权重对特征进行优选；使用优选后的特征对用户数据进行训练，通过聚类算法对用户进行聚类；对训练后的样本进行识别。本发明通过用户数据特征的优选进一步降维，有效的降低了聚类过程的计算量，同时综合考虑各个特征聚类效果在计算距离时对各个特征进行加权，提高了聚类的准确性，从而为负荷预测，错峰调度，需求响应等智能用电策略打下基础。

主权项

一种配电线路信息监测业务通信流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：一种基于熵权法特征选择的居民用电负荷分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取所需分类的用户用电数据；步骤2：选择用户用电负荷分类的特征，对用户数据进行特征提取；步骤3：采用熵权法计算用户用电负荷特征的信息熵及熵权；步骤4：根据熵权对用户用电负荷特征进行优选；步骤5：使用优选后的用户用电负荷特征对用户数据进行聚类训练；步骤6：对训练后的典型用户的用电行为进行识别。