Tytuł artykułu
Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Metody grupowania danych w zastosowaniu do analizy obciążenia w małych sieciach energetycznych
Języki publikacji
Abstrakty
The paper considers the application of multidimensional data clusterization to the analysis of the load distribution in a small power system in Poland. The electric loads in such systems are characterized by large hourly variability and are difficult in exact 24-hour pattern prognosis of the future (expected) values of such load. The work presents the application of K-means method at different number of clusters used in clusterization It considers the analysis comparing the distribution of data and cluster contents according to the seasons and the chosen number of clusters.
W artykule rozważane jest zastosowanie wieloaspektowego grupowania danych do analizy obciążenia w małych sieciach energetycznych w Polsce. Obciążenie w takich sieciach charakteryzuje się dużą zmiennością godzinową i wyznaczenie dokładnej prognozy zużycia w ciągu 24 godzin jest skomplikowane. Przedstawiono zastosowanie metody średniej K przy różnej liczbie klastrów użytych do grupowania. Ujęta została również analiza porównawcza danych i zawartości klastrów według pór roku i wybranej liczby klastrów.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
VIII--XII
Opis fizyczny
Bibliogr. 4 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
- Military University of Technology, Faculty of Electronics, Warsow
Bibliografia
- [1] Kohonen T., Self–organizing maps, 1995, Springer Verlag, Berlin
- [2] Osowski S., Metody i narzędzia eksploracji danych, BTC 2013
- [3] Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, 2006, Oficyna Wydawnicza PW
- [4] Tan P.N., Steinbach M., Kumar V., Introduction to data mining, 2006, Pearson Education Inc., Boston
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-1a8126d5-d2c9-415b-964b-2fc472a13af5