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基于关联规则挖掘算法的用电负荷能效研究（ECALT和APRIORI算法）

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:1.23 MB | 2017-10-30

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　　近年来，随着能源管理系统、智能电器的普及，以及网络技术对于各种电器的实时负荷和电量数据的支撑，使得智能电网用户侧与电网侧互动成为可能。为进一步提高电能利用效率，促进电力资源优化配置，保障用电秩序，降低用电成本，本文试图利用关联规则算法甲对大型用电客户的数据进行深度的数据挖掘，从而对用电负荷的能效进行优化。关联规则的传统算法Apriori 运行效率低下，而Eclat 算法运算时间过长问，因此为了避免上述问题本文提出了一种改进的Eclat-N 关联规则数据挖掘算法，并进行相关的试验和应用分析，仿真结果表明通过Eclat-N 关联规则数据挖掘算法进行优化之后，用户的用电负荷转移至低价用电时段，提高了用电客户的用电效率并减少了用电成本。

基于关联规则挖掘算法的用电负荷能效研究（ECALT和APRIORI算法）

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