【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用户行为分析，尤其涉及一种大数据驱动的以需定供的智能节能与减碳方法。
技术介绍
1、随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，智能节能与减碳的方法和技术手段也在不断更新和优化。因此，智能节能与减碳已经成为当前社会关注的焦点和热点问题。为用户提供个性化的服务。通过用户行为分析和智能算法，可以根据用户的需求和习惯，实现个性化的调节和控制，实现资源协同优化，减少不必要的能源浪费，进一步加强节能降碳。但是在面对海量数据时，目前的系统往往存在以下问题：
2、1.现有的用户行为分析方法存在主观性强且物理模型难以应对复杂热网环境下用户行为的随机性和不确定性的缺陷；
3、2.热网用户历史样本数据有异常数据的存在，在的异常数据会影响对用户行为的精准分析
4、3.对于存在的偷窃能源的用户，每年会导致巨大的经济损失，阻碍了能源系统的正常运行和系统的安全。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术采用的技术方案是：一种大数据驱动的以需定供的智能节能与减碳...
【技术保护点】
1.一种大数据驱动的以需定供的智能节能与减碳方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种大数据驱动的以需定供的智能节能与减碳方法，其特征在于：所述采用高密度区域方法检测出热网用户历史样本数据中的异常数据并对异常数据进行标记，并删除异常数据的过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种大数据驱动的以需定供的智能节能与减碳方法，其特征在于：所述采用多重插补方法对删除的热网用户历史样本数据中的缺失值和异常值进行补充，得到补全后的热网用户历史数据的过程如下：
4.根据权利要求1所述的名称一种大数据驱动的以需定供的智能节能与减碳...
【技术特征摘要】
1.一种大数据驱动的以需定供的智能节能与减碳方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种大数据驱动的以需定供的智能节能与减碳方法，其特征在于：所述采用高密度区域方法检测出热网用户历史样本数据中的异常数据并对异常数据进行标记，并删除异常数据的过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种大数据驱动的以需定供的智能节能与减碳方法，其特征在于：所述采用多重插补方法对删除的热网用户历史样本数据中的缺失值和异常值进行补充，得到补全后的热网用户历史数据的过程如下：
4.根据权利要求1所述的名称一种大...
【专利技术属性】
技术研发人员：慕东东，桑振东，范云生，杜国飞，王亚轩，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：
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