基于改进Apriori算法的居民用电行为分析

1

作者 张冰 《通讯世界》 2025年第3期106-108,共3页

采用改进Apriori算法进行居民用电行为分析。分析家庭构成、住房面积、家庭年收入、家用电器类型、节能意识、日最高气温与家庭日用电量的关联关系。实验结果表明,基于Hadoop平台的改进Apriori算法,可以很好地解决数据量过大及初始设定... 采用改进Apriori算法进行居民用电行为分析。分析家庭构成、住房面积、家庭年收入、家用电器类型、节能意识、日最高气温与家庭日用电量的关联关系。实验结果表明,基于Hadoop平台的改进Apriori算法,可以很好地解决数据量过大及初始设定的最小支持度较低时传统Apriori算法效率明显下降的性能缺陷。实验得到有效关联规则9条,验证了该算法在居民用电行为分析中的可行性。 展开更多

关键词 APRIORI算法 HADOOP平台 用电行为分析 关联关系

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用电行为分析系统的设计

2

作者 戚娌娜 陈潮洋 +2 位作者 孙吉裕 陆阳 刘志刚 《电力系统装备》 2024年第4期157-158,161,共3页

随着居民用电需求的急剧增加,电能消耗日益庞大,这使得有效管理和控制电能的消耗显得尤为重要。此外,居民用电通常表现出一定的集中性,因此对电网的高负荷运行和电力供应稳定性构成了挑战。文章设计了一种用电行为分析系统,基于非侵入... 随着居民用电需求的急剧增加,电能消耗日益庞大,这使得有效管理和控制电能的消耗显得尤为重要。此外,居民用电通常表现出一定的集中性,因此对电网的高负荷运行和电力供应稳定性构成了挑战。文章设计了一种用电行为分析系统,基于非侵入式负荷监测技术和区块链技术,该系统可实现居民用电行为分解、用电安全预警等功能,为居民安全用电和电力系统的稳定运行提供保障。 展开更多

关键词 用电行为分析系统 非侵入式负荷监测 电器用电行为分析 事件探测算法 负荷识别算法

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基于大数据的用电行为分析在电费精准营销中的应用

3

作者 李晓兰 《消费电子》 2024年第12期204-206,共3页

随着大数据技术的迅猛发展,其在电力行业的应用日益广泛,特别是在电费精准营销中展现出巨大潜力。本文从用电行为分析出发,探讨了大数据在用电行为分析中的应用场景,基于此,提出了四点精准营销策略,最后从数据安全、人才培养、组织优化... 随着大数据技术的迅猛发展,其在电力行业的应用日益广泛,特别是在电费精准营销中展现出巨大潜力。本文从用电行为分析出发,探讨了大数据在用电行为分析中的应用场景,基于此,提出了四点精准营销策略,最后从数据安全、人才培养、组织优化和持续改进等方面,提出了实施保障措施,以确保营销策略的高效性与安全性,旨在为电力企业的电费精准营销提供理论和实践指导。 展开更多

关键词 大数据 用电行为分析 电费精准营销

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基于优化SAX和带权负荷特性指标的AP聚类用户用电行为分析 被引量：37

4

作者 李春燕 蔡文悦 +2 位作者 赵溶生 余长青 张谦 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第A01期368-377,共10页

智能电表的推广和安装,使用户侧累积了海量用电数据。特征提取和聚类分析作为有效的数据处理手段,有助于挖掘用电数据中隐藏的宝贵信息,提取用户的用电行为特性。为提取有效直观的负荷特性,本文提出利用优化SAX和带权负荷指标的AP聚类算... 智能电表的推广和安装,使用户侧累积了海量用电数据。特征提取和聚类分析作为有效的数据处理手段,有助于挖掘用电数据中隐藏的宝贵信息,提取用户的用电行为特性。为提取有效直观的负荷特性,本文提出利用优化SAX和带权负荷指标的AP聚类算法,对负荷曲线进行聚类。针对AP聚类复杂度较高的问题,首先利用SAX算法对负荷曲线进行降维并提取特征,利用基于模拟退火粒子群算法,优化确定合理的字符数和状态数;然后结合负荷特性指标,运用改进AP聚类算法,对负荷曲线进行聚类,聚类过程中采用熵权法对负荷特性指标进行客观赋权,避免指标设置的主观性。基于聚类结果,对各类用户的用电行为以及需求响应潜力进行分析。案例分析验证了该算法的高效性和有效性,并可应用于电网公司决策,如负荷预测、异常检测和提供差异化服务等。 展开更多

关键词 特征提取 AP聚类 SAX算法 改进粒子群 用电行为分析

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基于数据挖掘的工业用户用电行为分析 被引量：26

5

作者 徐磊 杨秀 张美霞 《电测与仪表》 北大核心 2017年第16期68-74,共7页

文中以上海市部分地区工业用户为研究对象,利用数据挖掘技术分析其用电行为。根据用户档案采集和整合用电数据,同时对数据进行修复和归一化预处理;综合考虑聚类数的确定及初始聚类中心的选择这两个因素,对K-means算法进行优化;利用优化... 文中以上海市部分地区工业用户为研究对象,利用数据挖掘技术分析其用电行为。根据用户档案采集和整合用电数据,同时对数据进行修复和归一化预处理;综合考虑聚类数的确定及初始聚类中心的选择这两个因素,对K-means算法进行优化;利用优化的算法对用户负荷曲线分类并提取特征曲线,分析其用电行为典型特征,并与传统的K-means算法进行比较,同时引入相关指标检验聚类效果。结果表明,采用优化的K-means聚类算法能准确实现不同用户类型的分类识别功能,可以更加准确有效的进行用户用电行为的分析。 展开更多

关键词 工业用户 K-MEANS聚类算法 初始聚类数 初始聚类中心 用电模式提取 用电行为分析

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泛在电力物联网下基于DPSO-Kmeans的客户用电行为分析 被引量：17

6

作者 王莹 项雯 +1 位作者 张群 高秀云 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第2期106-113,共8页

在泛在电力物联网的建设中,电力企业针对客户的用电行为进行分析是必不可少的。在以往的研究中,k均值聚类算法是常用的客户用电行为分析方法之一,然而由于初始质心采用随机选择的方式,使得其容易陷入局部最优且难以收敛到全局最小值。... 在泛在电力物联网的建设中,电力企业针对客户的用电行为进行分析是必不可少的。在以往的研究中,k均值聚类算法是常用的客户用电行为分析方法之一,然而由于初始质心采用随机选择的方式,使得其容易陷入局部最优且难以收敛到全局最小值。针对该问题,提出了基于改进的动态粒子群算法优化的K-means算法(DPSO-Kmeans),并将其用于客户用电行为的分析中。在实验中,通过对312个家庭用户的用电消费行为记录进行聚类分析,结果证明DPSO-Kmeans相对于传统的K-means算法具有更好的聚类效果,能够提取更为典型的客户用电行为模式。 展开更多

关键词 用电行为分析 K-MEANS聚类算法 初始质心 动态粒子群算法 用电行为模式

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基于改进K-Means++分时电量聚类与行业用电行为分析 被引量：11

7

作者 蔡军 谢航 +1 位作者 谢涛 段盼 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第27期11624-11631,共8页

由于能源互联网中分时电量分布不仅为分时电价的制定提供依据还代表着用户的用电意识,提出改进K-Means++的聚类算法与典型用户筛选模型对分时电量进行挖掘。首先对K-Means++进行改进,利用模拟退火算法(simulated annealing,SA)与中位数... 由于能源互联网中分时电量分布不仅为分时电价的制定提供依据还代表着用户的用电意识,提出改进K-Means++的聚类算法与典型用户筛选模型对分时电量进行挖掘。首先对K-Means++进行改进,利用模拟退火算法(simulated annealing,SA)与中位数阈值分割自动确定聚类初始质心与聚类数,弗雷歇与欧式距离的加权复合作为相似性的度量,权值由信息熵与层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)确定。然后对分时电量进行聚类,从每簇聚类结果中依据典型用户筛选模型筛选典型用户,得到3种用电类型,最后从主要用电类型与用电类型转变的角度对行业用电行为分析,得到不同行业相同的用电行为。有助于供电侧初步掌控区域性行业用电群体的用电特征,为精细有序的用电管理做准备。 展开更多

关键词 分时电量 阈值分割 加权复合距离 典型用户筛选模型 用电行为分析

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基于数据驱动的用电行为分析方法及应用综述 被引量：61

8

作者 朱天怡 艾芊 +3 位作者 贺兴 李昭昱 孙东磊 李雪亮 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期3497-3507,共11页

数据驱动的用电行为分析方法更能够从用电大数据中挖掘出用户用电行为规律,从而提升电网侧管理服务质量。对数据驱动的用电行为分析研究模式进行综述,首先提出了一种典型的数据驱动研究架构,详细阐述了用电信息采集与聚合、用户精细化... 数据驱动的用电行为分析方法更能够从用电大数据中挖掘出用户用电行为规律,从而提升电网侧管理服务质量。对数据驱动的用电行为分析研究模式进行综述,首先提出了一种典型的数据驱动研究架构,详细阐述了用电信息采集与聚合、用户精细化分类、关联因素辨识等环节的关键技术,深入分析了基于批处理的离线分析和基于流处理的实时分析2种典型数据分析平台以及边缘计算的应用,并探讨了用电行为分析在负荷预测、需求响应建模、异常用电行为检测等几种典型场景的综合应用,最后阐明了进一步研究可能遇到的挑战并对后续工作进行了展望。 展开更多

关键词 用电行为分析 数据驱动 用户分类 关联分析 电力大数据

原文传递

面向“削峰填谷”的电力客户用电行为分析 被引量：8

9

作者 王炳鑫 侯岩 +2 位作者 方红旺 陈雨泽 刘建 《电信科学》 北大核心 2017年第5期164-170,共7页

为对海量电力客户实施有针对性的"削峰填谷"措施,提出了一种面向"削峰填谷"的海量电力客户用电行为分析方法。首先,利用聚类算法对国网某省公司主网一年的日负荷曲线数据进行聚类分析,得到不同时期主网的负荷特征... 为对海量电力客户实施有针对性的"削峰填谷"措施,提出了一种面向"削峰填谷"的海量电力客户用电行为分析方法。首先,利用聚类算法对国网某省公司主网一年的日负荷曲线数据进行聚类分析,得到不同时期主网的负荷特征。然后,分别对每个时期下所有电力客户的日负荷曲线数据进行聚类分析,得到不同主网特征下用户群体的负荷特征,对比主网和用户的负荷特征得到用户群体的"削峰填谷"模式。最后,利用动态时间规整算法将未来日期与历史日期进行匹配,得到未来日期用户群体的"削峰填谷"模式。实证研究表明,分析结果可以为有序用电、峰谷电价等公司决策提供更有针对性的参考依据,以更进一步实现配电网负荷的"削峰填谷"和平稳运行。 展开更多

关键词 用电行为分析 削峰填谷 聚类分析 动态时间规整

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基于用电行为分析的绕越窃电识别研究 被引量：6

10

作者 万泉 袁葆 +6 位作者 刘辉舟 张文 陈雁 闫富荣 张静 欧阳红 周春 《电力信息与通信技术》 2022年第6期115-121,共7页

针对目前农网反窃电排查工作效率不足的问题,文章提出一种基于用电行为分析的绕越窃电行为识别方法。首先,研究农网台区及用户用电行为,结合统计分析量化用电行为特征;然后,利用聚类分析筛选出具备绕越特征的嫌疑群体,结合变异系数和波... 针对目前农网反窃电排查工作效率不足的问题,文章提出一种基于用电行为分析的绕越窃电行为识别方法。首先,研究农网台区及用户用电行为,结合统计分析量化用电行为特征;然后,利用聚类分析筛选出具备绕越特征的嫌疑群体,结合变异系数和波峰检测确定最终嫌疑用户;最后,在算例分析中,对样例台区进行窃电用户识别,结果表明该方法可有效发现绕越窃电行为。 展开更多

关键词 绕越窃电 用电行为分析 聚类分析

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基于电力大数据的用户用电行为分析研究综述 被引量：43

11

作者 辛苗苗 张延迟 解大 《电气自动化》 2019年第1期1-4,27,共5页

随着能源互联网与智能电网技术的不断发展,电力大数据蕴含的潜在价值也在不断被挖掘。以电力大数据为基础,介绍了电力大数据技术和国内外关于电力大数据分析用户用电行为的实例,最后介绍了应用电力大数据对用户进行分类,确定用户用电行... 随着能源互联网与智能电网技术的不断发展,电力大数据蕴含的潜在价值也在不断被挖掘。以电力大数据为基础,介绍了电力大数据技术和国内外关于电力大数据分析用户用电行为的实例,最后介绍了应用电力大数据对用户进行分类,确定用户用电行为影响因子和对用户用电行为进行分析的常用研究方法。 展开更多

关键词 电力大数据 数据挖掘 用户分类 影响因子 用电行为分析

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基于近邻相似度图聚类的用户用电行为分析 被引量：5

12

作者 邓春宇 吴克河 张玉天 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第7期1933-1939,共7页

以周负荷数据为用户用电行为分析的视角较通常使用日负荷数据更符合用户客观用电周期规律,提出一种面向用户周负荷数据聚类方法,通过改进的近邻相似度图聚类避免计算过程中维度增高导致的相似一致化,优化计算的时间与空间复杂度,实现用... 以周负荷数据为用户用电行为分析的视角较通常使用日负荷数据更符合用户客观用电周期规律,提出一种面向用户周负荷数据聚类方法,通过改进的近邻相似度图聚类避免计算过程中维度增高导致的相似一致化,优化计算的时间与空间复杂度,实现用户用电特征准确快速提取,相较常见的K-means和DBSCAN等方法聚类效果更佳,使用逐段聚集平均降维表示,便于后续分析。以某省大工业用户用电数据作为仿真算例进行验证。 展开更多

关键词 聚类 用电行为分析 近邻相似度图 周数据 降维

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一种数据驱动的用电行为分析模型研究 被引量：11

13

作者 朱天怡 艾芊 +1 位作者 李昭昱 贺兴 《电器与能效管理技术》 2019年第19期91-100,共10页

泛在电力物联网的建设引入了海量电力用户侧数据。利用这些电力大数据,提出了一种数据驱动的用电行为特性分析方法。首先,提出基于用电行为特性的用户分类方法,选取多维指标作为用电行为分析和用户分类的依据,利用K均值算法得到多维子... 泛在电力物联网的建设引入了海量电力用户侧数据。利用这些电力大数据,提出了一种数据驱动的用电行为特性分析方法。首先,提出基于用电行为特性的用户分类方法,选取多维指标作为用电行为分析和用户分类的依据,利用K均值算法得到多维子空间聚类结果;其次,提出基于最大联合互信息算法(JMMC)的用电行为关联因素辨识方法,分别计算了各类用户用电量数据与潜在关联环境因素的互信息值,并通过JMMC算法对因素进行灵敏度排序,提取相关性高、冗余度低的因素作为预测建模的输入变量;进而,对各类用户建立了基于深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的短期负荷预测模型,利用DBN的特征提取优势和辨识的强关联因素提高了预测精度,证明了环境感知模型的有效性。提出的用电行为分析模式,对于把握用电规律、提升电网侧服务质量等方面具有积极意义。 展开更多

关键词 用电行为分析 多维聚类 最大联合互信息 关联因素识别 深度置信网络 短期负荷预测

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基于PCA和模糊聚类的用电行为分析 被引量：5

14

作者 赵嫚 李英娜 杨莉 《数据通信》 2020年第2期36-40,共5页

随着智能电网的高速发展,电力系统中负荷数据高维度特性在数据分析过程中造成了数据冗余、聚类复杂、效率低等问题。基于此,本文提出利用主成分分析对负荷数据进行降维,提取主成分特征,并利用FCM聚类算法对负荷数据进行聚类分析,得出不... 随着智能电网的高速发展,电力系统中负荷数据高维度特性在数据分析过程中造成了数据冗余、聚类复杂、效率低等问题。基于此,本文提出利用主成分分析对负荷数据进行降维,提取主成分特征,并利用FCM聚类算法对负荷数据进行聚类分析,得出不同用电习惯下的负荷数据聚类曲线及不同类别用户的用电行为特征。仿真结果表明本文所提方法,在降低数据维度的同时提高了算法的效率,并为供电企业进行负荷预测、异常检测、差异化服务等提供了帮助。 展开更多

关键词 负荷数据 特征降维 聚类分析 用电行为分析 模糊聚类

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结合PCA的K-means算法在专变用户用电行为分析中的应用 被引量：9

15

作者 李志海 张春平 +4 位作者 王子壬 侯永刚 严洪翔 周永真 白杨 《电力信息与通信技术》 2018年第12期62-67,共6页

电力行业中通常利用96个负荷采集点来分析用户一天的用电规律。由于负荷采集变量的高维特性,在数据分析中不仅造成了用户用电特性信息的重复,也在很大程度上影响了专变用户日用电规律分析。为此,文章利用主成分分析法(Principal Compone... 电力行业中通常利用96个负荷采集点来分析用户一天的用电规律。由于负荷采集变量的高维特性,在数据分析中不仅造成了用户用电特性信息的重复,也在很大程度上影响了专变用户日用电规律分析。为此,文章利用主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)对采集数据进行降维处理,进而利用K-means聚类算法对专变用户的用电特征进行提取。基于所提算法对某省专变用户数据进行分析,实验结果表明:该省专变用户存在6种用电行为特征,分别为迎晚峰型、价格敏感型、早九晚五型、夜间用电型、用电稳健型、特殊规律型。所得用电行为特征可用于指导客户合理用电,开展节能减排、节能改造等工作。 展开更多

关键词 PCA K-MEANS 用电行为分析 专变用户

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基于用电行为分析的网上国网APP精准推广路径选择建模研究 被引量：2

16

作者 吴珠瑛 夏景 《自动化技术与应用》 2021年第12期107-111,共5页

为了提升电力企业网上国网APP的推广有效性,提出基于用电行为分析的网上国网APP精准推广路径选择建模研究方法。根据用电设备用途、使用时间以及功率消耗情况,建立多维度负荷分解体系。利用一段时间内的用电矢量信息确定时间窗,提取用... 为了提升电力企业网上国网APP的推广有效性,提出基于用电行为分析的网上国网APP精准推广路径选择建模研究方法。根据用电设备用途、使用时间以及功率消耗情况,建立多维度负荷分解体系。利用一段时间内的用电矢量信息确定时间窗,提取用电行为特征。结合隶属度函数之间映射关系,建立用电行为分析模型,实现用电行为准确分析。以获取最大经济效益作为前提,综合考虑经费约束条件,构建精准的推广路径选择模型。仿真实验表明,此种选择推广路径的方法新增用户数量多,活跃度与忠诚度较高,且可实现利益最大化。 展开更多

关键词 用电行为分析 网上国网APP 推广路径 多维度负荷 隶属度函数

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用电采集大数据的用户用电行为分析研究 被引量：12

17

作者 王堃 杨飞 李斌 《电力大数据》 2017年第10期1-6,共6页

随着智能电表的推广,现能够收集到的用户用电信息数据内容越来越多,例如可以采集到各相功率因素等用电功率数据,若能通过这些数据提取出用户用电行为特征,构建用户用电特征识别模型,就能够将顺序排列的离散的用电功率数据进行用电用户识... 随着智能电表的推广,现能够收集到的用户用电信息数据内容越来越多,例如可以采集到各相功率因素等用电功率数据,若能通过这些数据提取出用户用电行为特征,构建用户用电特征识别模型,就能够将顺序排列的离散的用电功率数据进行用电用户识别,根据识别结果比较不同用电用户群的用电规律、加深对用户的理解,从而可以给不同用电客户群提供最适合的个性化服务、制定相应的营销策略等。 展开更多

关键词 大数据 聚类分析 用电行为分析

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面向电力大数据的用电负荷分类及用户用电行为分析 被引量：7

18

作者 韩明冲 钟建伟 +3 位作者 陈静 黄明 张继学 鄢蓓 《物联网技术》 2022年第3期113-115,119,共4页

针对大数据应用背景下因电网规模急剧扩大和电力系统结构更加复杂而造成的用户用电行为分析困难的问题,提出一种基于改进K均值算法—K-means++的电力负荷分类方法,并展开用户用电行为分析。首先导入负荷历史数据进行清洗,再将其导入模... 针对大数据应用背景下因电网规模急剧扩大和电力系统结构更加复杂而造成的用户用电行为分析困难的问题,提出一种基于改进K均值算法—K-means++的电力负荷分类方法,并展开用户用电行为分析。首先导入负荷历史数据进行清洗,再将其导入模型进行聚类,同时得到每类用户用电的特征,最后进行用户用电行为分析。经过负荷聚类,可更直观地展现用户用电的特征,以方便供电公司给用户提供更合理的套餐服务,提高系统的能源利用率。 展开更多

关键词 大数据 电力负荷 聚类算法 K均值算法 K-means++ 用电行为分析

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基于大数据的用户用电行为分析平台的研究与部署 被引量：1

19

作者 廖颖茜 姜文婷 《智能电网（汉斯）》 2018年第6期565-570,共6页

用户用电行为分析技术,能够协调好电力资源和电力消费,非常有利于提高资源的利用率,从而提高客户的满意度。本文首先设计了专门针对用户用电行为分析的基于大数据的平台,该平台包括数据表现层、数据分析层、存储计算层、数据来源层,能... 用户用电行为分析技术,能够协调好电力资源和电力消费,非常有利于提高资源的利用率,从而提高客户的满意度。本文首先设计了专门针对用户用电行为分析的基于大数据的平台,该平台包括数据表现层、数据分析层、存储计算层、数据来源层,能够较好的解决用电行为分析中的问题。其次,研究了平台中使用的数据处理的关键技术。最后,部署和实现了大数据平台。经过半年多的试运行,该平台相比于已有平台,对于技术研发人员和产品开发人员,具有更好的用户体验和更加便捷的使用效果。 展开更多

关键词 智能电网 用户用电行为分析 大数据 内存计算

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基于K-means聚类的居民用电行为分析

20

作者 赵万旗 孙皓月 《电脑知识与技术》 2022年第7期26-28,共3页

该文以某小区居民的智能电表用电功耗数据为研究对象,结合K-means聚类算法对其进行聚类,分析居民的用电行为规律。首先对居民原始用电功耗数据进行特征归一化处理,然后采用肘方法确定初始聚类数,最后,利用聚类算法对该小区居民的用电负... 该文以某小区居民的智能电表用电功耗数据为研究对象,结合K-means聚类算法对其进行聚类,分析居民的用电行为规律。首先对居民原始用电功耗数据进行特征归一化处理,然后采用肘方法确定初始聚类数,最后,利用聚类算法对该小区居民的用电负荷特征曲线进行聚类,分析其用电行为。实验结果表明,K-means算法在对居民用电负荷曲线聚类时具有较高的准确度,电网企业能够据此分析居民用电行为,提供用电个性化服务。 展开更多

关键词 K-MEANS算法 用电行为分析 智能用电

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