基于特征优选策略的居民用电行为聚类方法

《基于特征优选策略的居民用电行为聚类方法》是一篇研究如何通过优化特征选择来提升居民用电行为聚类效果的论文。文章共28页，内容详实，结构清晰，涵盖了电力负荷分析、数据挖掘以及聚类算法等多个领域。该研究旨在通过对居民用电数据的深入分析，找出具有代表性的用电特征，并利用这些特征进行有效的聚类分析，从而实现对不同用电行为模式的识别。

在当前智能电网和能源管理日益发展的背景下，准确掌握居民用电行为对于电力系统的优化运行和节能管理具有重要意义。本文首先介绍了居民用电数据的特点，包括时间序列性、波动性和多样性等。随后，作者提出了一种基于特征优选的策略，通过引入信息熵、相关系数等方法，筛选出对聚类结果影响较大的关键特征，以提高聚类模型的准确性和稳定性。

文章还详细阐述了聚类算法的选择与优化过程，比较了多种常见的聚类方法，如K-means、层次聚类和DBSCAN等，并结合实际数据进行了实验验证。结果表明，采用特征优选策略后，聚类效果明显提升，能够更有效地识别出不同的用电行为模式，为后续的个性化服务和需求响应提供了有力支持。

此外，本文还探讨了该方法在实际应用中的可行性，包括数据预处理、特征工程以及模型调优等方面的问题。研究结果不仅具有理论价值，也为实际电力系统中的用电行为分析提供了参考依据。总体而言，《基于特征优选策略的居民用电行为聚类方法》是一篇具有较高学术价值和实践意义的研究论文，值得相关领域的研究人员和从业人员深入阅读和借鉴。