Abstract-This paper presents a electric consumer karakterization framework based on a knowledge discovery in databases (KDD) procedure, med stöd av data mining (DM) tekniker, tillämpas på de olika stadierna av processen. Kärnan i detta ramverk är en datautvinningsmodell baserad på en kombination av oövervakade och övervakade inlärningsmetoder. Två huvudmoduler utgör detta ramverk: lastprofileringsmodulen och klassificeringsmodulen. Belastningsprofileringsmodulen skapar en uppsättning konsumentklasser med hjälp av en klusteroperation och de representativa belastningsprofilerna för varje klass. Klassificeringsmodulen använder denna kunskap för att bygga upp en klassificeringsmodell som kan tilldela olika konsumenter till de befintliga klasserna. Kvaliteten på denna ram illustreras med en fallstudie om en verklig databas över LV-konsumenter från det portugisiska distributionsföretaget.
I REF tillämpas en metod baserad på kunskapsupptäckten i databaser (KDD) med klusterteknik och klassificering för en fallstudie i Portugal.
An electric energy consumer characterization framework based on data mining techniques
{'venue': 'IEEE Transactions on Power Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Power Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}