首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于用户协同过滤的购电推荐算法
引用本文:荣以平,张鹏,朱伟义,张敏,代佰华,张利. 基于用户协同过滤的购电推荐算法[J]. 电力需求侧管理, 2020, 22(5): 58-62
作者姓名:荣以平  张鹏  朱伟义  张敏  代佰华  张利
作者单位:国网山东省电力集团公司 营销部,济南 250001;国网山东滨州供电公司,山东 滨州 256600;山东大学 电气工程学院,济南 250061
基金项目:国家电网公司科技项目(SGSDBZ00YXJS1800450)
摘    要:售电市场放开后,电力大用户面临如何从众多发电商中找到合适交易对象的难题,而电网公司作为服务型企业也有为购电用户提供推荐服务的良好意愿。针对这一新需求,提出了基于用户协同过滤的购电推荐算法。在无法获得反映用户购电行为偏好的显性历史数据的前提下,建立了用户行为的隐性反馈数据集;在分析了多种相似度计算方法的应用效果后,为消除数据集中各属性元素数值差异较大造成的相似度计算不合理性,提出了以马氏距离为核心度量以形成相似用户集的方法;进一步定义了表征用户对电厂购电偏好的购电量占比,以此作为进行购电交易对象推荐的排序依据。采用山东省电力市场交易数据进行了算例仿真,结果验证了算法的可行性。

关 键 词:大用户直购电;基于用户的协同过滤算法;马氏距离;购电推荐
收稿时间:2020-03-08
修稿时间:2020-06-12

Power purchase recommendation algorithm based on user collaborative filtering
RONG Yiping,ZHANG Peng,ZHU Weiyi,ZHANG Min,DAI Baihu,ZHANG Li. Power purchase recommendation algorithm based on user collaborative filtering[J]. Power Demand Side Management, 2020, 22(5): 58-62
Authors:RONG Yiping  ZHANG Peng  ZHU Weiyi  ZHANG Min  DAI Baihu  ZHANG Li
Affiliation:Marketing Departmant of State Grid Shandong Electric Power Group Company, Jinan 250001, China;State Grid Shandong Binzhou Power Supply Company, Binzhou 256600, China;School of Electrical Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China
Abstract:
Keywords:
点击此处可从《电力需求侧管理》浏览原始摘要信息
点击此处可从《电力需求侧管理》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号