Abstract-This paper föreslår och jämför funktioner konstruktion och kalibrering metoder för kluster dagliga el belastning kurvor. Sådana belastningskurvor beskriver efterfrågan på el över en tidsperiod. En rik del av litteraturen har studerat kluster av belastningskurvor, vanligtvis med hjälp av tidsmässiga egenskaper. Detta begränsar möjligheterna att upptäcka ny kunskap, som kanske inte bäst representeras som modeller bestående av alla tidspunkter på belastningskurvor. I detta dokument presenteras tre nya metoder för att konstruera funktioner: 1) villkorade filter på tidsupplösningsbaserade funktioner; 2) kalibrering och normalisering; och 3) med hjälp av profilfel. Dessa nya funktioner utökar potentialen för klusterlastkurvor. Dessutom genererar smart mätning nu högupplösta tidsserier, och därför är dimensionsminskningen som erbjuds av dessa funktioner välkomna. De klusterresultat som använder de föreslagna nya funktionerna jämförs med kluster som erhålls från tidsfunktioner, samt kluster med Fourier-funktioner, med användning av tidsserier för hushållens elförbrukning som testdata. De experimentella resultaten tyder på att de föreslagna funktionsbyggnadsmetoderna erbjuder nya medel för att få insikt i energikonsumtionsmönster.
I energiförbrukningen REF föreslås en ny metod för att konstruera tidsmässiga funktioner för klusterering av belastningskurvor.
Feature Construction and Calibration for Clustering Daily Load Curves from Smart-Meter Data