The invention discloses an analysis method of user's electricity consumption behavior based on automatic optimal clustering algorithm. By automatically optimum clustering of user's electricity consumption data, a set of users with similar characteristics is formed. Load decomposition is carried out for various users, and the time sequence of user's electricity consumption behavior is constructed. The power consumption of various users is mined by using association relation and strong association rule extraction method. Behavior characteristics, build different types of users of electricity behavior law.
【技术实现步骤摘要】
一种基于自动最优聚类算法的用户用电行为分析方法
本专利技术属于电力系统大数据处理
,更为具体地讲,涉及一种基于自动最优聚类算法的用户用电行为分析方法。
技术介绍
数据挖掘是当今的热门学科之一,利用数据挖掘技术可以从海量数据中提取出有效信息,为管理者统筹、决策提供参考。聚类分析是数据挖掘领域内的重要分支,利用聚类技术,对大量智能电表记录的用电数据进行分类,找出具有相似特征的用户,划分用户类型。对处于不同类型的用户,分别构建用户用电模型,进行针对性的行为分析,发现用户用电的规律,将这些规律与电力营销策略等相结合,从而发现目前电力销售活动中可能存在的问题,并进一步修正,同时可以指导不同类型的用户合理用电,能有效降低电网调度成本,支撑电网安全稳定运行。由于用户用电具有随机性,各用电设备电气特征差异很大,采用传统的聚类分析的效果不佳。而且,不同时期用户的用电行为特征差异也很大,因此需要自动聚类方法,适应用户用电行为分析动态变化。文献“张素香,刘建明,赵丙镇,等.基于云计算的居民用电行为分析模型研究.电网技术,2013,37(6):1542-1546.”提出基于云计算的居民用电行为分析方法。采用k-means聚类算法对居民用电数据分析,将居民用户分为多类,构建用户用电规律。该方法需要人工设定用户类别数量和对应类别的初始点,容易形成局部最优解,得到的用户用电规律有限,仅能得到某类用户在某时段的用电趋势。文献“王星华,陈卓优,彭显刚.一种基于双层聚类分析的负荷形态组合识别方法_王星华.电网技术,2016,(5):1495-1501.”提出了时间序列数据双层聚类方法, ...
【技术保护点】
1.一种基于自动最优聚类算法的用户用电行为分析方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)、用户用电负荷数据预处理采集N组用户用电负荷数据,判断各组用户用电数据是否完整,再对不完整的用户用电负荷数据进行处理,其中,对间断缺失的用户用电负荷数据,采用上下两个点数据求均值的方式进行补差;对连续缺的用户用电负荷数据,采用模糊预测手段来补差,以保证用户用电负荷数据的完整性;(2)、亲和度传播聚类(2.1)、构建相似度矩阵S,S中的元素表示两组用户用电负荷数据间的相似度,通过计算两组用户用电负荷数据间的欧氏距离得到,即:
【技术特征摘要】
1.一种基于自动最优聚类算法的用户用电行为分析方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)、用户用电负荷数据预处理采集N组用户用电负荷数据,判断各组用户用电数据是否完整,再对不完整的用户用电负荷数据进行处理,其中,对间断缺失的用户用电负荷数据,采用上下两个点数据求均值的方式进行补差;对连续缺的用户用电负荷数据,采用模糊预测手段来补差,以保证用户用电负荷数据的完整性;(2)、亲和度传播聚类(2.1)、构建相似度矩阵S,S中的元素表示两组用户用电负荷数据间的相似度,通过计算两组用户用电负荷数据间的欧氏距离得到,即:(2.2)、选择相似度的中值或最小值作为偏向参数P,再用偏向参数P替代相似度矩阵S的主对角元素;(2.3)、设置最大迭代次数T;计算第t次迭代时的吸引度矩阵Rt和归属度矩阵At,t=1,2,…,T;其中,Rt中的元素rt(i,j)为:rt(i,j)=st(i,j)-max(at-1(i,j′)+st-1(i,j′)),j≠j'其中,At中的元素at(i,j)为:(2.4)、设置初始阻尼因子γ0,γ0∈(0,1);再利用初始阻尼因子γ0更新吸引度矩阵Rt和归属度矩阵At;更新后的吸引度矩阵Rt为:Rt=Rt·(1-γ0)+Rt-1·γ0;更新后的归属度矩阵At为:A...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴漾,朱州,王玮,罗念华,王鹏宇,
申请(专利权)人:贵州电网有限责任公司信息中心,
类型:发明
国别省市:贵州,52
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