【技术实现步骤摘要】
一种电力资源分配方法、系统以及设备
本专利技术涉及电力
,尤其涉及一种电力资源分配方法、系统以及设备。
技术介绍
目前,电力行业作为国家的支柱产业,电能的管理关系到国民经济的健康平稳发展以及人们的日常生活。而伴随着中国社会经济的不断发展以及城镇化进程的不断加快,我国电力用户数量急剧增加,由智能电网所产生的数据量也在快速增长。在传统的电力系统中,电力资源的生产和消费属于两个不同的部门管理,没有得到很好的协调。如果能够协调好电力资源和电力消费数据和管理,将非常有利于提高资源的利用率,而用户用电行为分析技术恰好能够解决该问题。用户用电行为分析是指利用大数据相关技术将用户用电数据和用户的用电模式进行结合,从而挖掘其中的潜在特性,从而提高电力资源利用率。目前常见的用户用电行为分析算法主要由经典机器学习算法构成(如,随机森林,K均值聚类,神经网络等)。此类算法使用用户用电量作为数据进行特征提取,并输入到模型中进行训练,得到用户行为特征。然而,目前常见用户行为分析算法仅对原始数据进行简单的特征提取,数据清洗等数据预处理;也仅 ...
【技术保护点】
1.一种电力资源分配方法,其特征在于,包括以下步骤:/n获取用电行为相关数据,用电行为相关数据包括:用电量数据、天气数据、社会经济指标数据以及地理地形数据,基于用电行为相关数据形成四维张量数据集;/n对四维张量数据集采用非负张量分解和局部线性保持的降维方法进行降维,得到核心张量;/n对核心张量进行聚类处理得到不同类别的核心张量,将不同类别的核心张量进行可视化分析,得到用户用电行为的分析结果;/n根据用户用电行为的分析结果对电力资源进行分配。/n
【技术特征摘要】
1.一种电力资源分配方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取用电行为相关数据,用电行为相关数据包括:用电量数据、天气数据、社会经济指标数据以及地理地形数据,基于用电行为相关数据形成四维张量数据集;
对四维张量数据集采用非负张量分解和局部线性保持的降维方法进行降维,得到核心张量;
对核心张量进行聚类处理得到不同类别的核心张量,将不同类别的核心张量进行可视化分析,得到用户用电行为的分析结果;
根据用户用电行为的分析结果对电力资源进行分配。
2.根据权利要求1所述的一种电力资源分配方法,其特征在于,用电量数据包括电压、电流、功率以及电能。
3.根据权利要求2所述的一种电力资源分配方法,其特征在于,天气数据包括温度、湿度、风向以及风速。
4.根据权利要求3所述的一种电力资源分配方法,其特征在于,社会经济指标数据包括人均GDP、基尼指数以及恩格尔系数。
5.根据权利要求4所述的一种电力资源分配方法,其特征在于,地理地形数据包括山地、平原以及沿海。
6.根据权利要求5所述的一种电力资源分配方法,其特征在于,进行降维时,在非负张量分解中构造的核心张量采用流形正则化项。
7.根据权利要求6所述的一种电力资源分配方法,其特征在于,...
【专利技术属性】
技术研发人员:路韬,黄友朋,党三磊,张捷,赵闻,
申请(专利权)人:广东电网有限责任公司计量中心,
类型:发明
国别省市:广东;44
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