电力用户分类方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电力用户分类方法及装置。其中，该方法包括：获取电力用户的多个用户数据；对所述多个用户数据采用第一聚类算法进行聚类，得到多个第一集合；计算每个第一集合中各个用户数据之间的相关性指标；依据所述相关性指标，从所述每个第一集合中确定关键数据；依据所述关键数据确定所述电力用户的类型。本发明专利技术解决了现有技术缺乏对指标信息重叠的问题的考虑，造成的分析结果泛化性差，无法为电力公司提供合理建议的技术问题。为电力公司提供合理建议的技术问题。为电力公司提供合理建议的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
电力用户分类方法及装置


[0001]本专利技术涉及电力运营领域，具体而言，涉及一种电力用户分类方法及装置。

技术介绍

[0002]伴随着电力市场的逐步开放,电力用户的市场力逐步提升,电力用户的需求也开始呈现多样化和个性化。为了满足不同层次用户需求的服务需求，电力企业推行“互联网+供电服务”的深化应用以及网上国网的线上推广，为不同类型用户设定对应的运营策略和优惠服务，快速精准定位用户需求和问题，满足客户服务需求，为企业的规划计划、市场营销和经营决策提供信息和依据。
[0003]现有的客户分类是对客户的用电特征和成本进行分类认知，利用k-means聚类算法对客户进行聚类，实现对客户等级划分的差异性，从而获取不同用户的用电需求。这种方法在给客户分类时准确度较高，伹是缺乏对指标信息重叠的问题的考虑，易造成分析结果泛化性差，不具备说服力和适用性,导致未来用户等级划分水平准确性和科学性均可能存在较大误差，无法为电力公司提供合理建议。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种电力用户分类方法及装置，以至少解决现有技术缺乏对指标信息重叠的问题的考虑，造成的分析结果泛化性差，无法为电力公司提供合理建议的技术问题。
[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种对电力用户进行分类的方法，包括：获取电力用户的多个用户数据；对这些用户数据采用第一聚类算法进行聚类，得到多个第一集合；计算每个第一集合中各个用户数据之间的相关性指标；依据相关性指标，从每个第一集合中确定关键数据；依据关键数据确定电力用户的类型。
[0007]可选地，依据关键数据确定电力用户的类型，包括确定关键数据的权重，以及依据权重和关键数据确定电力用户的评价指标，其中，评价指标用于确定电力用户的重要程度；对各个电力用户的评价指标采用第二聚类算法进行聚类，得到电力用户的分类结果，其中，采用第二聚类算法进行聚类得到的每个第一集合与电力用户的类型是一一对应的。
[0008]可选地，对各个电力用户的评价指标采用第二聚类算法进行聚类包括：从各个电力用户的评价指标中选择任意一个评价指标作为核心指标；确定核心指标的邻域距离小于预设邻域阈值的评价指标，得到与第二聚类算法对应的第二集合，并基于第二集合确定分类结果。
[0009]可选地，确定关键数据的权重包括：计算关键数据的信息熵，基于信息熵确定所述关键数据的权重，其中，信息熵越大，权重越大。
[0010]可选地，多个用户数据包括电力数据和信用数据；电力数据包括以下至少之一：用电量、缴费次数、欠费天数、违约用电类别；信用指标数据包括以下至少之一：法院文书判决
信息，征信指标，其中，征信指标用于表示所述电力用户的信用状况。
[0011]可选地，计算每个第一集合中各个用户数据之间的相关性指标包括：通过以下公式确定所述相关性指标：ρ表示所述相关性指标，x和分别表示变量x和y的均值。ρ绝对值的大小表示x与y之间相关关系的紧密程度；ρ的绝对值小于预设值时，则确定用户数据之间存在相关性，ρ的绝对值大于所述预设值时，则确定用户数据之间无相关性。
[0012]可选地，依据关键数据确定电力用户的类型之后，本方法还包括：获取电力用户所在供电网的负载状态；在负载状态满足预设条件时，依据电力用户的类型对电力用户的供电状态进行调整。
[0013]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种对电力用户进行分类的装置，包括：
[0014]获取模块，用于获取电力用户的多个用户数据；
[0015]聚类模块，用于对多个用户数据采用第一聚类算法进行聚类，得到多个第一集合；
[0016]计算模块，用于计算每个第一集合中各个用户数据之间的相关性指标；
[0017]确定模块，用于依据相关性指标，从每个第一集合中确定关键数据；以及依据关键数据确定电力用户的类型。
[0018]可选地，确定模块还用于确定关键数据的权重，以及依据权重和关键数据确定电力用户的评价指标，其中，评价指标用于确定电力用户的重要程度；以及对各个电力用户的评价指标采用第二聚类算法进行聚类，得到电力用户的分类结果，其中，采用第二聚类算法进行聚类得到的每个第二集合与电力用户的类型是一一对应的。
[0019]在本专利技术实施例中，采用基于多种聚类算法和相关性分析的方式，通过收集电力用户的多项数据并从这些数据中提取关键评价指标，从而实现了快速准确的对电力用户进行分类的技术效果，进而解决了现有技术缺乏对指标信息重叠的问题的考虑，造成的分析结果泛化性差，无法为电力公司提供合理建议技术问题。
附图说明
[0020]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0021]图1是根据本专利技术实施例的一种可选的对电力用户进行分类的方法的示意图；
[0022]图2是根据本专利技术实施例的一种可选的对电力用户进行分类的装置的示意图。
具体实施方式
[0023]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0024]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第
二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0025]根据本专利技术实施例，提供了一种对电力用户进行分类的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0026]图1是根据本专利技术实施例的对电力用户进行分类的方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
[0027]步骤S102，获取电力用户的多个用户数据；
[0028]需要说明的是，获取的多个用户数据包括用户的电力数据和信用数据；电力电力数据包括以下至少之一：用电量、缴费次数、欠费天数、违约用电类别；信用数据包括以下至少之一：法院文书判决信息，征信指标，其中，征信指标用于表示电力用户的信用状况。
[0029]在本申请的一些实施例中，用户的电力数据可以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对电力用户分类的方法，其特征在于，获取电力用户的多个用户数据；对所述多个用户数据采用第一聚类算法进行聚类，得到多个第一集合；计算每个第一集合中各个用户数据之间的相关性指标；依据所述相关性指标，从所述每个第一集合中确定关键数据；依据所述关键数据确定所述电力用户的类型。2.依据权利要求1所述方法，其特征在于，依据所述关键数据确定所述电力用户的类型，包括：确定所述关键数据的权重，以及依据所述权重和所述关键数据确定所述电力用户的评价指标，其中，所述评价指标用于确定所述电力用户的重要程度；对各个电力用户的评价指标采用第二聚类算法进行聚类，得到所述电力用户的分类结果，其中，采用第二聚类算法进行聚类得到的每个第一集合与电力用户的类型是一一对应的。3.依据权利要求2所述方法，其特征在于，对各个电力用户的评价指标采用第二聚类算法进行聚类，包括：从所述各个电力用户的评价指标中选择任意一个评价指标作为核心指标；并确定所述核心指标的邻域距离小于预设邻域阈值的评价指标，得到与所述第二聚类算法对应的第二集合，并基于所述第二集合确定所述分类结果。4.依据权利要求2所述方法，其特征在于，确定所述关键数据的权重，包括：计算所述关键数据的信息熵，基于所述信息熵确定所述关键数据的权重，其中，所述信息熵越大，权重越大。5.依据权利要求1所述方法，其特征在于，所述多个用户数据包括电力数据和信用数据；所述电力数据包括以下至少之一：用电量、缴费次数、欠费天数、违约用电类别；所述信用指标数据包括以下至少之一：法院文书判决信息，征信指标，其中，所述征信指标用于表...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆斯悦，张禄，段大鹏，丁屹峰，李立刚，马龙飞，王峥，徐蕙，王培祎，严嘉慧，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：