Abstract-Clustering metoder tillämpas i allt högre grad på bostäder smarta mätare data, vilket ger ett antal viktiga möjligheter för distributionsnätsoperatörer (DNOs) att hantera och planera lågspänningsnät. Clustering har ett antal potentiella fördelar för DNOs, inklusive identifiering av lämpliga kandidater för efterfrågeflexibilitet och förbättring av energiprofilmodellering. På grund av den höga stokasticiteten och oegentligheten i efterfrågan på hushållsnivå krävs dock detaljerade analyser för att definiera lämpliga attribut för kluster. I detta dokument presenterar vi en fördjupad analys av kundernas smarta mätdata för att bättre förstå toppefterfrågan och de viktigaste källorna till variabilitet i deras beteende. Vi hittar fyra viktiga tidsperioder, där datan ska analyseras, och använder detta för att bilda relevanta attribut för vår klusterbildning. Vi presenterar en ändlig blandningsmodellbaserad klusterbildning, där vi upptäcker tio olika beteendegrupper som beskriver kunder baserat på deras efterfrågan och variabilitet. Slutligen, med hjälp av en befintlig bootstrap teknik, visar vi att klustret är pålitlig. För författarnas kännedom är det första gången i kraftsystemlitteraturen som klungans robusthet har testats.
I REF, hushålls smart-meter data analyseras för efterfrågan variabilitet och en ändlig blandning modell baserad kluster algoritm föreslås som upptäcker ett antal distinkta beteende grupper.
Analysis and Clustering of Residential Customers Energy Behavioral Demand Using Smart Meter Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'journal': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}