摘要：居民负荷分类与识别是负荷监测与需求侧管理的研究基础。为了实现居民负荷用电模式的提取和识别,本文对负荷公共数据集运用主成分分析降维并聚类,提出了一种计及典型用电模式的梯度提升树负荷分类识别方法。首先对负荷公共数据集重采样并获得各类负荷能耗特征样本,归一化后通过主成分分析法降维得到特征的主成分。再通过改进K均值聚类法获得各类负荷的典型用电模式,训练梯度提升树并进行超参数优化,对测试集负荷类型进行识别。在公共数据集与实测数据上测试发现,该方法对于居民负荷分类识别有良好效果,能够实现对负荷的分类识别。

关键词：公共数据集 负荷用电模式 改进k均值聚类 梯度提升树 

单位：天津大学智能电网教育部重点实验室; 天津300072