【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及特征提取，尤其涉及一种低压用户用电行为特征提取方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、电力市场的逐步开放和综合能源体系的不断发展，导致了能源消费方式的多样化和不适应性等问题变得更加突出。为了挖掘用户需求响应潜力，提高精准用电服务水平，需要对用户用电行为进行深入分析。利用智能电表采集的大量用电数据，可以应用数据挖掘技术对用户进行聚类。其中，用户用电特征的选取是用户分类管理的关键，也是电力用户画像的基础。特征选择的目的是找到最佳的特征子集，从而建立用电标签系统，刻画用户的用电行为。因此，选取的特征应该简便易行，能够最大限度地反映用户用电行为特征。这样可以提高用户行为分析的准确性，反映用户的用电习惯和行为特征，为需求响应决策提供依据。
2、目前的研究大多集中在聚类算法将不同的用电用户划分为不同类型的聚类。这些研究侧重于对用户进行分类，但其特征集的选择大多依赖专家经验，缺乏数据分析和优化。其用电行为特征集的有效性有待验证。同时，现有的关于用电特征选择的算法相对粗放，评价指标不能全面均衡地反映所选特征集的有效性和鲁棒性，...
【技术保护点】
1.一种低压用户用电行为特征提取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用电数据包括有功功率；所述采集低压用户的用电数据，并基于所述用电数据生成各低压用户的日负荷曲线的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所有所述预处理日负荷曲线进行聚类，得到多个聚类簇的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用改进随机森林算法和所述聚类簇对所述用电数据进行特征提取，得到所述低压用户的用电行为特征的步骤，包括：
5.一种低压用户用电行为特征提取装置，其特征在于
【技术特征摘要】
1.一种低压用户用电行为特征提取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用电数据包括有功功率；所述采集低压用户的用电数据，并基于所述用电数据生成各低压用户的日负荷曲线的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所有所述预处理日负荷曲线进行聚类，得到多个聚类簇的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用改进随机森林算法和所述聚类簇对所述用电数据进行特征提取，得到所述低压用户的用电行为特征的步骤，包括：
5.一种低压用户用电行...
【专利技术属性】
技术研发人员：白浩，林镜星，李巍，张雪莹，刘亦朋，赖水生，刘通，唐尧，要若天，顾衍璋，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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