公开(公告)号：CN106203478A

公开(公告)日：2016-12-07

申请号：CN201610490208.5

申请日：2016-06-27

Applicant: 南昌大学 ,  北京邮电大学

Inventor： 肖霖 ,  鲁云 ,  张天魁

IPC: G06K9/62 ,  G06Q50/06

CPC classification number: G06K9/6222 ,  G06Q50/06

Abstract: 本申请提供一种用于智能电表大数据的负荷曲线聚类方法，涉及智能电网大数据应用领域，解决了现有的聚类方法结果不准确的技术问题。该聚类方法包括首先采用PCA对样本数据进行降维处理；然后采用自适应加权FCM算法对降维后的样本数据进行聚类；接着采用聚类有效性函数自适应确定最佳聚类数目，并基于最佳聚类数采用上述加权FCM算法得到最佳聚类结果。该聚类方法用于对用户的负荷曲线进行聚类。

公开(公告)号：CN104955107A

公开(公告)日：2015-09-30

申请号：CN201510227130.3

申请日：2015-05-06

Applicant: 南昌大学 ,  北京邮电大学

Inventor： 张天魁 ,  王松 ,  杨鼎成 ,  罗欢 ,  肖霖

IPC: H04W28/18 ,  H04W52/02 ,  H04W56/00

CPC classification number: Y02D70/00 ,  H04W28/18 ,  H04W24/00 ,  H04W52/0203 ,  H04W56/001 ,  H04W74/08 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明提出了一种无线传感网络占空比自适应调整方法。首先，针对自适应占空比调整方法中，线性调整占空比无法实现占空比与流量快速最佳匹配的问题，本发明将采用基于强化学习的预测方法，直接预测得出与节点流量相匹配的最佳占空比。其次，为了尽量减少簇头节点和普通节点间的通信，本发明将强化学习方法用于普通节点，由普通节点直接根据自身的流量情况预测得出下一周期的最佳占空比。