[發明專利]一種基于卷積神經網絡和模糊聚類的用電客戶畫像新方法

在審

• 申請號: 201811563232.2
• 申請日: 2018-12-20
• 公開（公告）號: CN109685567A
• 公開（公告）日: 2019-04-26
• 發明（設計）人: 顏宏文;馬瑞
• 申請（專利權）人: 長沙理工大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q50/06;G06N3/04;G06N7/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于卷積神經網絡和模糊聚類的用電客戶畫像新方法，其特征在于：具體步驟包括：

(1)通過卷積神經網絡算法對用電負荷進行分類和用電量分解；

(2)通過模糊聚類算法為用電客戶匹配畫像。

2.根據權利1所述的一種基于卷積神經網絡和模糊聚類的用電客戶畫像新方法，其特征在于，所述步驟一1)和2)通過卷積神經網絡算法對用電負荷進行分類和用電量分解，通過模糊聚類為用電客戶匹配畫像，首先，通過卷積神經網絡算法進行負荷辨識，使用積分求和公式進行用電量分解，統計用電信息,作為客戶畫像數據來源；分析用電信息和客戶社會信息，篩選出客戶行為標簽和設定標簽屬性，通過標簽聚類來為用電客戶匹配畫像。

3.根據權利1所述的一種基于卷積神經網絡和模糊聚類的用電客戶畫像新方法，其特征在于，所述步驟一1)通過卷積神經網絡算法對用電負荷分類和用電量分解，首先通過事件探測法檢測到電器投切，提取動作電器的負荷特征來建立負荷特征庫，對負荷樣本進行預處理，組成訓練集，生成訓練集負荷樣本對應的家庭用電負荷種類標簽序列；通過卷積神經網絡算法進行訓練，識別待測負荷工作模式和類別，進行用電量分解，即能對家庭用電負荷進行實時監測，并統計用電信息。

4.根據權利1所述的一種基于卷積神經網絡和模糊聚類的用電客戶畫像新方法，其特征在于，所述步驟一2)通過模糊聚類算法為用電客戶匹配畫像，首先分析用電信息，提取客戶行為特征數據，將客戶行為特征數據和客戶社會信息整合納入DMP進行細分和標準化；分析用電信息和客戶社會信息，篩選出客戶行為標簽和設定標簽屬性；通過模糊聚類算法進行標簽聚類，統計聚類的數值結果并生成圖模式，能夠實現用戶差異化服務、電網系統穩定和電器負荷精準營銷。