【技术实现步骤摘要】
一种基于电力零售数据的用户分类方法及系统
[0001]本专利技术属于电力零售交易系统
,具体涉及一种基于电力零售数据的用户分类方法及系统。
技术介绍
[0002]新一轮电力体制改革下,电力零售交易业务顺势发展,电力零售交易平台应运而生,售电公司和零售用户通过平台进行电力零售交易既改善传统线下交易的繁琐流程,又增强对交易数据的集约能力,对电力零售交易数字化管理提供了基础条件。在电力零售交易中,售电公司一方面与电力用户进行交易获取收益;另一方面承担用户的偏差电力管理职能,面临偏差电量考核要求。因此,影响售电公司收益的因素除了交易金额,还有电力用户的用电偏差。
[0003]在现行交易环境下,售电公司对用户的分类主要基于用电容量分为大工业用户和一般工商业用户等类别,缺乏基于用户消费特征进行分类管理的方法和系统。因此如何克服现有技术的不足是目前电力零售交易系统
亟需解决的问题。
技术实现思路
[0004]随着电力零售市场的不断发展,零售侧市场主体逐步增多,市场日渐活跃,电力零售交易平台数据不断积累,电力用户消费特征逐渐显现,需要对用户进行精细化分类与精准化运营。
[0005]本专利技术的目的是为了解决现有技术的不足,针对电力零售用户的交易特征和用电特征,提供一种基于电力零售数据的用户分类方法及系统。本专利技术就用户电力交易数据进行挖掘,就用户交易行为进行分类,用于帮助售电公司合理设计零售套餐,分类进行用户管理。本专利技术系统思路新颖,其方法合理、高效,有利于增加售电公司的市场运营效率 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于电力零售数据的用户分类方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤(1),根据用户授权信息,获取N个电力用户在某一研究时段内与售电公司的交易电量Q、交易价格P以及实际用电量E;步骤(2),计算用户交易金额M与偏差电量绝对值T:M=Q
×
PT=|E
‑
Q|步骤(3),对交易金额和偏差电量绝对值数据进行归一化处理,映射到[0,1]范围内;步骤(4),基于归一化后的交易金额和偏差电量绝对值数据,利用手肘法确定电力用户的类别数量K;步骤(5),根据归一化后的交易金额和偏差电量绝对值数据以及用户类别K,利用K
‑
means算法对N个电力用户进行聚类,获得K个聚类中心;步骤(6),根据聚类结果得到类别分布数量及K个聚类中心坐标,对分类结果进行分级排序;排序方法如下:首先根据聚类中心坐标分布相对位置,对坐标进行赋值,其中,横坐标从左至右按排列顺序分别赋值为1,2,
…
,K;纵坐标从下至上按排列顺序分别赋值为K,K
‑
1,
…
,1;其次对聚类中心(x
i
,y
i
)的横纵坐标赋值结果求和,得到该聚类中心的排序得分;最后根据排序得分之和从高到底依次将类别进行分级排序,分为I级、II级,
…
,K级,同一类别用户级别相同;当得分相同时,选择依据横坐标得分从高到低排序;步骤(7),判断聚类中心(x
i
,y
i
)横纵坐标的相对大小,确定用户二级分类类别;判断方法如下:
①
若x
i
>y
i
,则该类用户的偏差电量影响小于交易金额影响,即该类用户二级分类类别为合约管理型用户;
②
若x
i
≤y
i
,则该类用户的交易金额影响小于偏差电量影响,即该类用户二级分类类别为偏差管理型用户;步骤(8),根据分级分类结果,配置用户运营管理权限及内容,对用户进行分类管理。2.根据权利要求1所述的基于电力零售数据的用户分类方法,其特征在于,步骤(3)中,利用Min
‑
Max标准化方法进行数据归一化处理。3.根据权利要求1所述的基于电力零售数据的用户分类方法,其特征在于,步骤(4)中,手时法确定最优类别数K的公式如下:其中,SSE为误差平方和;K为电力用户类别数,K根据其与SSE的数值关系进行判定,当K继续增大而SSE不再明显减少时,该值即为最优类别数K;C
i
表示第i个类别;q为第C
i
个类别中的样本点;m
i
是第C
i
个类别的质心,即C
i
中所有样本坐标的均值。4.根据权利要求1所述的基于电力...
【专利技术属性】
技术研发人员:孙田旭,丁文娇,杨东源,刘斌,王帮灿,马高权,谢蒙飞,杨喆麟,李岚欣,贾毓功,
申请(专利权)人:昆明电力交易中心有限责任公司,
类型:发明
国别省市:
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