[發明專利]用戶用電行為的分析方法及系統

在審

• 申請號: 201810582402.5
• 申請日: 2018-06-07
• 公開（公告）號: CN108776939A
• 公開（公告）日: 2018-11-09
• 發明（設計）人: 常悅;馬玉鑫;曹超
• 申請（專利權）人: 上海電氣分布式能源科技有限公司
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 薛琦;李夢男

本發明公開了一種用戶用電行為的分析方法，所述分析方法包括以下步驟：S₁、獲取用電數據；S₂、根據所述用電數據提取用電行為特征指標；S₃、根據所述用電行為特征指標分析用戶類型；S₄、根據所述用電行為特征指標和用戶類型確定用戶行為特征。本發明通過從用電數據中提取不同的用電特征指標，從不同的時間維度準確、全面分析用戶的用電行為特征，對用戶用電隨季節、時間變化的規律有更清晰的認識，為提出節能環保建議、制定個性化的營銷方案、微網的能量調度策略提供參考，提高電網經濟效益。

技術領域

本發明涉及電力技術領域，特別涉及一種用戶用電行為的分析方法及系統。

背景技術

用戶用電數據不僅具有海量、高頻、分散等特點，而且數據之間存在關聯性和相似性。用戶的用電數據中隱藏著用戶的用電行為習慣，對這些用電數據進行挖掘并研究用戶類型，可以幫助電網了解用戶的個性化、差異化服務需求，從而使電網公司進一步拓展服務的深度和廣度，為未來的電力需求側響應政策的制定提供數據支撐。

現有技術中，對用戶用電行為的分析方法一般采用簡單的聚類算法對用戶用電數據進行聚類分析，或通過對負荷在不同時期的數據進行聚類，推算用戶用電行為。

現有技術的用戶用電行為的分析方法存在以下缺點：(1)現有的用戶用電行為分析多是針對家庭用戶，且分析的側重點多在于對用戶進行分類，例如空巢型、上班族、老人族等類別的劃分或是對用戶用電異常現象進行分析；(2)部分研究是通過改進聚類算法使分類效果更佳理想或是將聚類算法應用于其他算法的中間環節，提高其他算法例如預測算法的準確性。現有技術的用戶用電行為分析方法在面向對象、分析內容及應用等方面都存在一定局限性。

發明內容

本發明要解決的技術問題是為了克服現有技術的用戶用電行為分析方法在面向對象、分析內容及應用等方面都存在一定局限性的缺陷，提供一種用戶用電行為的分析方法及系統。

本發明是通過下述技術方案來解決上述技術問題：

一種用戶用電行為的分析方法，所述分析方法包括以下步驟：

S₁、獲取用電數據；

S₂、根據所述用電數據提取用電行為特征指標；

S₃、根據所述用電行為特征指標分析用戶類型；

S₄、根據所述用電行為特征指標和所述用戶類型確定用戶行為特征。

較佳地，步驟S₂之前，所述分析方法還包括：

對所述用電數據進行清洗以及格式化處理。

較佳地，所述用電行為特征指標包括以下一種或幾種指標：

日用電量、日最大負荷、日最小負荷、日平均負荷、日平均負荷率、峰平谷用電量、峰平谷平均負荷、峰谷差、峰谷差率、分時負荷、早中晚負荷率、夜間負荷率、用電高峰時間、用電高峰時長、負荷上升時間、負荷下降時間、工作時段平均負荷和負荷曲線。

較佳地，S₄具體包括：

針對不同的用戶類型選取第一目標用電行為特征指標，并對所述第一目標用電行為特征指標進行降維處理得到特征向量；

對所述特征向量進行聚類，并根據聚類結果確定用戶行為特征。

較佳地，對所述特征向量進行聚類的步驟之后，所述分析方法還包括：

計算目標特征向量與同簇中的其他特征向量的第一平均距離，以及與其他簇中的特征向量的第二平均距離；