基于改进聚类融合的办公型建筑用电行为分析

摘要

以上海市长宁区的大型办公建筑为研究对象,利用数据分析方法分析其用电行为与节能潜力.针对传统用电行为分析,采用单一聚类算法拓展性较差的问题,文章提出通过优选方法进行聚类融合以吸收不同算法优点,增强算法适应能力.首先进行方法优选,针对聚类效果评价指标的不一致问题,提出综合聚类评价指标并对R语言库中大量的单一聚类方法进行评价,采用基于簇的相似度划分算法(CSPA)进行聚类融合.试验集的结果表明该聚类融合方法具有更好的有效性.利用该改进聚类融合算法对用户负荷曲线进行聚类,提取用户用电模式,分析其用电构成与特征,并进行节能策略的分析.结果 表明,该办公类建筑具有4类基本用电模式,且有一定节能潜力.