电力营销数据聚类方法研究

在大数据被广泛赋予变革意义的时代,电力营销数据也成为电力企业智能化过程中的重要财富。针对电力营销数据进行了聚类方法研究。首先进行了电力数据特征分析,以及对电力数据进行数据挖掘时需要关注的应用要点进行说明。在此基础上,探究了基于网格的电力数据聚类分析,在异常点阈值和聚类阈值分析设定的前提下,通过网格聚类方法,聚类得出用户购买电量和购买频次的主要分布,为电力营销决策提供支持。     

基于多源多维度用能数据的用户标签萃取方法研究

随着电力行业数字化、智能化水平稳步提升,电力公司利用大数据技术精准识别用户需求、掌握用户用能规律,进而满足用户多样化的用能需求成为营造良好用电体验的关键.为此提出一种基于多源多维度用能数据的用户标签萃取方法,旨在通过采用模糊C均值聚类算法进行标签聚类、用户智能画像,更好支撑用户用电行为掌握、精准营销策略执行,辅助制定电力需求侧响应策略,推动电力服务质效提升.     

工业用户电能质量需求识别与服务策略研究

充分挖掘用户数据价值识别用户电能质量需求，推进差异化增值服务对提升用户满意度和电网公司竞争力具有重要价值。首先，基于多维用户数据，引入用户画像理论，建立了多维度优质电力用户画像标签体系，以识别用户电能质量需求；其次，利用K-means聚类算法进行优质电力用户群体画像，实现用户群体划分，基于前景理论量化用户电能质量需求，并以此为依据开展差异化增值服务套餐设计。最后，通过案例分析验证了其合理性和有效性。     

环保节能下的电力客户价值评价

在提倡环保节能的大环境下,供电公司的客户服务领域将由单一的供电营销向全面指导用户优化用电方式和节能减排的方向拓展。考虑电力用户的环保节能水平,构建了低碳经济下电力客户价值指标体系,并提出了运用入侵杂草聚类算法评价电力客户价值的新方法。对某市10个工业客户实证分析表明,新算法能有效提高收敛速度和避免陷入局部最优,对聚类性能有较大的提升。通过对电力客户数据进行客观、科学的挖掘分析,实现了对电力大客户全面、准确细分和评价,为供电企业制定有针对性的营销策略提供了依据。     

减碳配额约束下电力客户的模糊聚类分析

在减碳配额约束下．供电公司的客户服务领域将由单纯的供电营销向全面的指导用户优化用电方式和减碳服务方向拓展。考虑电力用户的减碳水平,构建了低碳经济下电力客户价值指标体系,提出运用动态模糊聚类算法细分电力客户的新方法,深入分析了动态聚类时最佳阈值的选取依据,用此方法对某市10名大工业客户进行了实证分析。结果表明,低碳经济下电力客户评价指标体系具备合理性。根据聚类结果,总结了不同类别客户的特点,对供电企业如何展开针对性服务提出了建议。     

基于空间相似度和深度学习的中长期用电量预测

准确地预测用户中长期用电量对电力系统优化与调度具有重要意义。为此,提出一种根据用电曲线空间相似性划分用电用户类别,进而利用深度网络预测单类用户中长期用电量的方法,用以提升预测精度。首先,计算用电数据间的动态时间规整距离,基于规整距离利用层次聚类法绘制层次聚类树对用户分类。然后,通过离差标准化约束分类后每类用户数据的取值范围,进而通过深度神经网络建立单类用户的中长期用电量预测模型。最后,通过实例分析了传统方法与所提方法的用户聚类效果,并对比单类用户的总体、个体用电量预测结果,证明了所提依据空间形状相似度指标可较准确地划分用户类别,提升了中长期用电量的预测精度。     

售电市场环境下基于数据驱动的用户用电行为分析

智能电能表能够实时采集用户的用电数据,在未来数字化配用电系统中将得到广泛普及。在我国售电市场进一步放开并逐步繁荣的背景下,售电商能够通过分析海量用户用电数据,掌握用户用电行为,从而实现更好的服务。探讨了面向售电市场用户行为分析的特征提取方法,采用了k-means、模糊聚类、层次聚类等不同的聚类算法实现典型用户用电行为的模式提取,分析了不同用户用电行为的基本特征。对爱尔兰地区6 445名用户的公开用电数据进行实证分析,结果表明,该方法能够有效提取用户的用电行为模式,分辨用户用电行为异同。     

差分隐私保护下面向海量用户的用电数据聚类分析

智能电表实现了对用户用电信息全方位实时收集,使得对用户用电行为精准聚类分析成为了可能,然而在分析过程中易泄露用户信息。为此,提出了一种差分隐私保护下用户用电数据聚类分析的方法,该方法运用两阶段隐私保护聚类技术解决精准分析与隐私保护不能并存的矛盾。两阶段聚类采用了分布式的思想,包括局部聚类和全局聚类两部分。局部聚类采用了隐私保护下的自适应K-means算法对智能电表采集的原始用户用电数据进行初次聚类;全局聚类设计一种新的基于密度和层次思想的聚类算法用于对初次聚类结果进行二次优化聚类。相关实验表明了该方法的有效性。     

基于改进kmeans++算法的用户分类与电价政策影响分析

以上海市张江某工业园大工业用户为研究对象,采用大数据方法分析典型用户用电与电价政策的相关性。针对传统kmeans聚类算法的缺点,提出基于复合距离的kmeans++算法,考虑用电曲线的空间相近性与形态相似性,并优化初值选择,具有更好的聚类效果。采用该算法对大工业用户进行聚类,得到大工业具有5种典型行业用户并分析其原因。基于典型行业用户变压器容量和用电量数据,计算各典型行业用电量标杆值并分析其在新电价政策实施前后的波动情况,明确电力公司后续提升工作的重点方向并对不同用户的用电提出合理意见。     

基于并行化K-means的综合能源服务客户识别

随着电力体制改革的不断深入以及大数据技术的发展,传统的供电公司和综合能源服务企业急需改善现有的粗放型营销模式,实现不同用户需求的快速响应.针对综合能源服务潜在客户的精准识别问题,文中通过对综合能源服务潜在客户的标签进行分析,基于Spark内存计算平台提出了一种改进的并行化K-means聚类算法.首先,对聚类过程中初始聚...     

考虑集群辨识的海量用户负荷分层概率预测

随着电力公司等传统能源企业向综合能源服务商的加速转型,原有的粗放式用户用电管理模式逐渐难以满足电力营销管理的需求.针对海量用户场景提出了用电模式分层聚类方法及用户集群辨识模型.基于用户集群辨识结果提出了条件残差模拟负荷概率预测模型,进行负荷分层概率预测,以实现对用户精细化用电管理.通过典型案例验证了所提方法的可行性与优...     

考虑用电满意度与响应量期望的虚拟电厂需求响应交易模型

虚拟电厂(VPP)参与需求响应可提高电网的调节能力,但用户用电满意度下降和用户响应量的不确定性会导致VPP无法获得预期收益、电网无法获得足够需求响应量等问题。为此,提出了一种考虑用户用电满意度与响应量期望的VPP需求响应交易模型。将VPP内部柔性负荷细分为可削减负荷、可转移负荷、可替代负荷3类,并根据不同柔性负荷用户的用电模式、影响因素、参与需求响应的服务方式,分别构建3类柔性负荷用户的细分用电满意度模型。分析3类柔性负荷用户提供需求响应服务的不确定性来源,分别建立3类柔性负荷用户参与需求响应的响应量期望模型。基于用电满意度模型和响应量期望模型,在以电网公司为主导的VPP需求响应交易模式下,构建需求响应交易模型。通过算例仿真验证了所提模型的有效性。     

基于多维细粒度行为数据的居民用户画像方法研究

以电网供需互动为目标,基于非入户终端的细粒度用电行为量测数据及营销系统的网络行为统计数据,开展居民用户画像方法研究。从用户行为、用电特性、消费习惯三大维度建立用户多源特征标签体系,并提出各个特征标签的萃取方法;基于欧式距离和曼哈顿距离提出改进K均值聚类算法,并应用此方法进行电力客户总体调控簇别分析,作为互动目标用户精准定位的依据;应用特征标签体系及总体调控簇别的划分结果,对居民用户进行综合画像及可视化呈现。最后以苏州金鸡湖示范区的1 500户居民用户进行画像及应用效果分析。     

基于云计算的智能电网营销管理系统

文章针对智能电网中电力营销管理系统面临的问题与考验,构建了基于云计算的电网营销管理信息系统。其总体架构包括基础设施层、应用接口层、应用服务层和用户接口层。文章提出了按需定制的电力营销服务模式,将电力营销服务定制为3个步骤：定义原子级服务模块并提取业务流程规则,由服务供应商提供;遵循流程规则,利用原子级服务模块组合业务流程,由电力营销部门完成;调用相应的业务流程服务,即电力营销客户按需调用。     

基于并行化K-means的综合能源服务客户识别

随着电力体制改革的不断深入以及大数据互联网技术的发展,传统的供电公司和综合能源服务企业急需改善现有的粗放型营销模式,实现不同用户需求的快速响应。针对综合能源服务潜在客户的精准识别问题,本文通过对综合能源服务潜在客户的标签进行分析,基于Spark内存计算平台提出了一种改进的并行化Kmeans聚类算法,对聚类过程中初始聚类中心的选取和样本影响因素的权值进行改进,基于优化后的权值对客户数据集进行聚类分析,对综合能源服务潜在客户进行识别。采集综合能源服务企业的近期交易数据,在多节点的物理机上进行实验与分析,结果表明改进后的聚类算法更准确,在执行效率上,并发度高的算法执行效率优于单线程的算法,算法具有较好的并行能力。     

一种基于组合算法的异常用电模式辨识方法

针对电力用户异常用电的检测问题,提出了一种基于无监督组合算法的异常用电模式辨识方法。所提辨识方法由数据处理、特征提取、离群检测三部分组成。文中先获取用户的用电量及相关数据,进行数据清洗和缺失数值补全;再对数据进行特征提取,得到相应的异常用电识别特征量;通过k均值聚类将用户聚为两组,并分别对每组进行主成分分析优化特征空间,计算离群邻近度,通过2 sigma原则实现异常用电用户辨识。该方法通过聚类、优化特征空间、离群检测组合算法,提高了辨识效率。文中采用真实用电数据进行了异常用电用户辨识仿真实验,辨识结果验证了该方法的有效性。     

面向电动汽车快充站服务效率的自适应动态激励机制

快充站是电动汽车(EV)大规模普及情况下的重要建设方向,站内充电设施的利用情况直接决定了充电桩的运营收益.EV充电后期的功率衰减将引起站内慢功率运行的集群效应,影响快充站的整体盈利效率.基于此,根据站内不同的充电设施裕度情况,提出了EV差异化服务费激励机制,引导用户改变自身的充电需求,在保证用户满意度的情况下,提高快充...     

考虑用户差异性的售电公司需求响应电价模型

随着售电市场的放开,大量社会资本进入电力市场,售电公司数量急剧增加。在激烈的市场竞争下,如何保证自身收益的同时,提高用户的用电满意度,是售电公司亟待解决的问题。为此,构建了基于电力用户用电差异性的售电侧定价策略。首先,根据负荷曲线,分析不同用户用电行为的相似性和差异性,对用户进行细分;然后,为获得售电公司及其用户收益最大化的最优定价策略,构建定制化的分时电价模型;最后,通过电力用户的实际负荷数据,利用遗传算法和纵横交叉算法对模型进行求解,对比证明所提的电价决策模型的有效性。     

基于贝叶斯网络的电力客户停电敏感度预测

精准预测停电敏感的电力客户群体,能够有效感知客户用电需求,提升客户用电满意度,助力提高电力服务水平。文中提出基于贝叶斯网络构建电力客户停电敏感度预测模型,从95598客服平台、营销业务系统、用电信息采集系统获取分析数据,结合客户基本信息、用电信息、智能电能表计量信息以及用户用电交互行为,定义客户停电敏感度数据标签,对用户的停电投诉进行分析与预测。采用K折交叉验证法对停电敏感度预测模型进行实验验证。实验表明,基于贝叶斯网络构建的电力客户停电敏感度预测模型,在停电投诉分析应用中具备较高的精准度,验证了模型的有效性。