基于多维特征融合的居民电力消费异质性模式识别研究 |
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引用本文: | 刘向向,卢 婕,周 琪,赵文辉,冯 颖.基于多维特征融合的居民电力消费异质性模式识别研究[J].电力需求侧管理,2020,22(6):90-95. |
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作者姓名: | 刘向向 卢 婕 周 琪 赵文辉 冯 颖 |
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作者单位: | 国网江西省电力有限公司 供电服务管理中心,南昌 330001;国网江西省电力有限公司,南昌 330077;北京理工大学 管理与经济学院,北京 100081 |
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基金项目: | 国网江西省电力有限公司科技项目(52182018001D) |
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摘 要: | 基于海量数据的居民电力消费行为特征分析与模式识别研究,对电网负荷预测以及需求响应潜力挖掘等有着至关重要的作用,而居民电力消费大规模数据与多维特征的涌现,成为居民电力消费异质性模式识别的难点。研究基于大规模居民电力消费数据,首先采用电力负荷特征分解技术构建特征工程;其次通过因子分析对所构建的多维特征进行融合,并采用聚类算法对居民电力消费模式进行识别;最后以江西省居民电力消费数据为例,分别在居民家庭与台区维度进行实证分析,分别得到4种典型居民电力消费模式,可为电网公司个性化与差异化政策制定,进一步拓展服务的深度和广度提供科学支撑。
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关 键 词: | 经验模态分解 特征工程 行为模式挖掘 多维特征融合 聚类算法 |
收稿时间: | 2020/5/11 0:00:00 |
修稿时间: | 2020/7/13 0:00:00 |
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