【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用电行为分析，尤其涉及频繁模式挖掘，具体为融合时段划分的细粒度用电行为模式挖掘方法。
技术介绍
1、居民用户是电网提供服务的对象，深入了解用户用电行为模式的重要性不可忽视。电力行业正面临着电力需求快速增长、能源效率优化、电力市场竞争和可持续发展等多重挑战。通过挖掘用户用电行为模式，电力公司可提供更个性化的用电服务，提高用户满意度，增强市场竞争力，进而达到提高电力供应的效率，降低能源消耗和碳排放的效果。
2、目前，通过非侵入式负荷监测技术能够获取用户细粒度的用电总线数据以及各电器能耗数据，其中通过聚类算法和频繁模式挖掘算法可以确定用户典型的用电行为，用户用电行为受到多方面因素影响，如用户自身社会经济信息、外部环境温度等，呈现出随机性和复杂性特点。基于上述因素进行挖掘的用户用电行为可能无法准确的反应用户典型的用电行为模式，因此设计一种能够准确反映用户用电行为模式的融合时段划分的细粒度用电行为模式挖掘方法成为一种迫切的要求。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题...
【技术保护点】
1.融合时段划分的细粒度用电行为模式挖掘方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的融合时段划分的细粒度用电行为模式挖掘方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的融合时段划分的细粒度用电行为模式挖掘方法，其特征在于：
4.根据权利要求2或3所述的融合时段划分的细粒度用电行为模式挖掘方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的融合时段划分的细粒度用电行为模式挖掘方法，其特征在于：
6.根据权利要求4所述的融合时段划分的细粒度用电行为模式挖掘方法，其特征在于：
7.一种获取典型日负荷曲线...
【技术特征摘要】
1.融合时段划分的细粒度用电行为模式挖掘方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的融合时段划分的细粒度用电行为模式挖掘方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的融合时段划分的细粒度用电行为模式挖掘方法，其特征在于：
4.根据权利要求2或3所述的融合时段划分的细粒度用电行为模式挖掘方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王一，程思瑾，张虓，李心一，王沈征，谷洋，孙玉，吕宁，冉冉，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司泰安供电公司，
类型：发明
国别省市：
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