【技术实现步骤摘要】
一种基于层次分析法和深度信念网络相结合的用户用电行为多维分析诊断方法
[0001]本专利技术属于电力负荷分析
，具体涉及一种适用于用户用电行为分析的多维分析诊断技术，方法采用层次分析法结合深度信念网络。
技术介绍
[0002]传统的电力用户分类是根据用户的用电电压等级与用电模式不同进行分类，大致分为:工业用电、农业用电、商业用电和居民用电。其中工业用电可细分为大工业用电、普通工业用电和非工业用电，大工业用电电压等级较高，一般为10kV、35kV或110k V，非工业用电一般指政府机关、科研单位和学校用电，电压等级一般不超过10kV，普通工业用电的电压等级介于大工业用电和非工业用电之间。农业用电、商业用电和居民用电的电压等级较低，一般不超过10kV，甚至不满1kV。不同类型的电力用户对电压等级要求不同，对电能质量要求也不同。但是传统的电力用户分类属于大范围领域的电力负荷分类，达不到现在精细化的要求，如对单一的居民负荷用电类型进行分类分析。这就会影响到电力企业的相关利益，是目前需要解决的一个问题。
[0003]基于...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于层次分析法和深度信念网络相结合的用户用电行为多维分析诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)数据的获取负荷数据采用日常用户用电负荷实时数据库，该数据库可以获取到各个类型用户的用电负荷数据；(2)数据的分层聚类通过层次分析法将数据分成日常各个时段对应的负荷数据集；(3)数据的处理初始化分层后数据的参数，并且将分层后的数据进行预训练，然后采用深度信念网络进行数据的分析诊断工作；(4)负荷曲线绘制通过相应的显示界面绘制负荷曲线，将分析结果直观的展示出来。2.根据权利要求1所述的一种基于层次分析法和深度信念网络相结合的用户用电行为多维分析诊断方法，其特征在于，步骤(1)数据库的建立过程如下：选取某地区一个月典型用户用电负荷数据作为源数据，以时间为标签标注24小时每小时的负荷数据特征，进行用户用电行为分析诊断。3.根据权利要求1所述的一种基于层次分析法和深度信念网络相结合的用户用电行为多维分析诊断方法，其特征在于，步骤(2)的具体过程如下：201)建立层次结构模型设置最高层为用户用电类型，则中间层为用户用电时间段，底层设置为判断目标，即判断用户用电负荷是否集中在中间层的时间段内，便于最高层最终的判断；202)构造一致性判断矩阵构造一致性判断矩阵如下：式中，a
ij
为一致性判断矩阵第i行第j列的值，其表示要素i与要素j的重要性比较结果；要素i为第i小时的用户用电功率数据，要素j为第j小时的用户用电功率数据；203)层次单排序及其一致性检验定义一致性指标为：其中，λ为一致性判断矩阵的特征根，n为一致性判断矩阵的非零特征根；若CI＝0，有完全的一致性；CI接近于0，有满意的一致性；CI越大，不一致越严重；为衡量CI的大小，引入随机一致性指标RI：式中，CI
i
为第i次求得的一致性指标；
设检验系数为：若CR<0.1，则通过一致性检验，否则不通过。4.根据权利要求3所述的一种基于层次分析法和深度信念网络相结合的用户用电行为多维分析诊断方法，其特征在于，步骤201中，为用户用电负荷数据建立完整性指标体系，该指标体系一级指标为用户用电类型，包括：老人居民用电类型：用电负荷集中在时间段7:00～21:00；上班族用电类型：用电负荷集中在时间段17:00～24:00；空置房用电类型：用电负荷均匀分布；老人+上班族用电类型：用电负荷集中在时间段7:00～23:00；二级指标为用户用电时间段，包括如下四种：7:00～21:00；17:00～24:00；均匀分布；7:00～23:00；三级指标为判断用户用电负荷是否集中在二级指标的时间段内，包括：用电负荷是否集中在7:00～21:00；用电负荷是否集中在17:00～24:00；用电负荷是否均匀；用电负荷是否集中在7:00～23:00。5...
【专利技术属性】
技术研发人员：王琨，高敬更，苏海军，杨熹，刘继荣，杨春光，董智颖，侯琦，井含香，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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