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저자정보
김영일 (한국전력공사) 송재주 (한국전력공사) 오도은 (한국전력공사) 정남준 (한국전력공사) 양일권 (한국전력공사)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제58권 제11호
발행연도
2009.11
수록면
2,269 - 2,274 (6page)

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Customer clustering method is used to make a TDLP (typical daily load profile) to estimate the quater hourly load profile of non-AMR (Automatic Meter Reading) customer. In this paper, repeated small-sized clustering method is supposed to improve the classifying ability of TDLP. K-means algorithm is well-known clustering technology of data mining. To reduce the local maxima of k-means algorithm, proposed method clusters average load profiles to small-sized clusters and selects the highest error rated cluster and clusters this to small-sized clusters repeatedly to minimize the local maxima.
#Customer clustering #K-means #Typical Load Profile #AMR (Automatic Meter Reading)

목차

Abstract
1. 서론
2. 고객 부하곡선을 이용한 군집화 방법
3. 소규모 군집화 수행 절차
4. 실험 결과 분석
5. 결론
감사의 글
참고문헌
저자소개

참고문헌 (8)

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