简介:摘要本文将自组织映射(SOM)神经网络用于研究电力专变用户的用电行为习惯聚类。首先,对用户的负荷数据进行归一化,并提取四个有效性指标作为SOM神经网络的输入。然后采用Davies-Bouldin指数和k均值将94条用户负荷曲线分成5类,并描述每类型曲线。最后识别新用户,结果证明该聚类方法行的通。
简介:摘要近年来,随着经济社会的发展和进步,无论是群众生活还是各行业的生产经营,对电力的需求都有了前所未有的提高,依赖性也越来越大,据不完全统计,我国每年用电量的增长速度均保持了3.5%%左右,电网建设施工所产生的影响也越来越大,优良的施工技术和严格的管理,不仅能提高电网建设施工的施工水平,还能加快基本的进度,在提高电网建设施工企业和满足社会用电需求上作用明显,然而,当前电网建设施工安全习惯性违章的存在,使得电网建设在施工技术和管理上还存在一些不完善之处,这些情况的存在一定程度上降低了电网建设的施工质量和安全水平,不能充分发挥电力行业对经济社会发展的促进作用,因此,电力行业在电网建设施工中,必须从探讨安全习惯性违章背后隐藏的根源问题切入,高度重视对施工技术的研究和管理,严格抓好工程建设人员的安全习惯性作业管理工作,从而更好的保障我国电网建设施工工程的快速发展。