[發明專利]一種基于聚類算法的三維度園區畫像方法及系統

有效

• 申請號: 202010630771.4
• 申請日: 2020-07-03
• 公開（公告）號: CN111797924B
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發明（設計）人: 張琳娟;許長清;王利利;張平;盧丹;周楠;李晨希
• 申請（專利權）人: 國家電網有限公司;國網河南省電力公司經濟技術研究院;華北電力大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F16/2458;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 崔玥

1.一種基于聚類算法的三維度園區畫像方法，其特征在于，包括：

獲取所有需要建立畫像的園區的相關數據，所述相關數據包括智能電表用電數據和電網用戶業務往來記錄；

根據所述智能電表用電數據采用SpectralBiclustering雙聚類算法對園區用戶的用電行為進行聚類分析，得到用戶用電行為；

根據所述智能電表用電數據和所述電網用戶業務往來記錄，采用Logistic曲線模型與改進灰色Verhulst模型對用戶能源配置進行分析，得到用戶能源配置成熟度結果；

根據所述智能電表用電數據和所述電網用戶業務往來記錄，采用基于最小負荷用電模式和需求響應降負荷率的需求響應評價算法對用戶需求響應進行分析，得到用戶需求響應能力評估結果；

分別對所述用戶用電行為、所述用戶能源配置成熟度結果和所述用戶需求響應能力評估結果進行聚類，得到用戶用電行為特征、用戶能源配置特征和用戶需求響應特征；

將所述用戶用電行為特征、所述用戶能源配置特征和所述用戶需求響應特征進行拼接，得到園區畫像序列。

2.根據權利要求1所述的基于聚類算法的三維度園區畫像方法，其特征在于，所述根據所述智能電表用電數據采用SpectralBiclustering雙聚類算法對園區用戶的用電行為進行聚類分析，得到用戶用電行為，具體包括：

對所述智能電表用電數據采用雙隨機法進行歸一化，得到歸一化用電數據矩陣；

對所述歸一化用電數據矩陣進行奇異值分解，得到特征向量組；

根據所述特征向量組采用K-means聚類方法，篩選出用于進行空間變換的向量組，記為空間變換向量組；

根據所述歸一化用電數據矩陣和所述空間變換向量組，得到用戶用電行為。

3.根據權利要求1所述的基于聚類算法的三維度園區畫像方法，其特征在于，所述根據所述智能電表用電數據和所述電網用戶業務往來記錄，采用Logistic曲線模型與改進灰色Verhulst模型對用戶能源配置進行分析，得到用戶能源配置成熟度結果，具體包括：

分別將Logistic曲線模型和灰色Verhulst模型相結合，應用組合預測方法對區域電力用戶未來3年的用電量以及年最大負荷進行預測，得到第一預測結果和第二預測結果；

將所述第一預測結果和所述第二預測結果采用等權遞歸方法，確定第一預測結果對應的權重和第二預測結果對應的權重，分別記為第一權重和第二權重；

根據所述第一預測結果、所述第二預測結果、所述第一權重和所述第二權重進行加權求和，得到最終預測結果；

將所述最終預測結果與當前用電負荷規模進行比較，得到用戶能源配置成熟度結果。

4.根據權利要求1所述的基于聚類算法的三維度園區畫像方法，其特征在于，所述根據所述智能電表用電數據和所述電網用戶業務往來記錄，采用基于最小負荷用電模式和需求響應降負荷率的需求響應評價算法對用戶需求響應進行分析，得到用戶需求響應能力評估結果，具體包括：

根據所述智能電表用電數據和所述電網用戶業務往來記錄，確定負荷模式、降負荷率、分時用電量變異系數和停電總時長；

對所述負荷模式、所述降負荷率、所述分時用電量變異系數和所述停電總時長進行加權求和，得到用戶需求響應能力評估結果。