智能電網(wǎng)用戶(hù)行為多維度分類(lèi)方法及其應(yīng)用研究.pdf

1、隨著智能電網(wǎng)的全面建設(shè)，信息通信技術(shù)與智能電網(wǎng)深度融合，智能用電領(lǐng)域智能化、互動(dòng)化水平顯著提升，信息量海量增加以及電網(wǎng)中新元素的加入，如分布式電源、儲(chǔ)能裝置、電動(dòng)汽車(chē)、微網(wǎng)等，使得用戶(hù)的行為向多元化發(fā)展。加上電網(wǎng)改革的推進(jìn)，售電側(cè)放開(kāi)使用戶(hù)的地位得到顯著提高，對(duì)用戶(hù)行為充分了解以提升自己在爭(zhēng)奪用戶(hù)資源時(shí)的競(jìng)爭(zhēng)力將是各售電公司亟需解決的問(wèn)題。因此，全方面的對(duì)用戶(hù)行為進(jìn)行研究，通過(guò)多個(gè)維度對(duì)用戶(hù)進(jìn)行細(xì)分，是滿(mǎn)足售電公司對(duì)不同類(lèi)型的用戶(hù)提供具

2、有針對(duì)性的個(gè)性化增值服務(wù)的有效手段，對(duì)更好實(shí)現(xiàn)“人—網(wǎng)”之間互動(dòng)具有十分重要的意義。
　　首先，本文深入分析現(xiàn)有用戶(hù)分類(lèi)方法的缺陷，通過(guò)k-means與余弦相似定理提取用戶(hù)的典型用電負(fù)荷曲線，并與群體行為進(jìn)行差異性比較，制定基于負(fù)荷曲線形態(tài)的用戶(hù)分類(lèi)規(guī)則;在此基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶(hù)的用電特征，提出“進(jìn)化”主元分析法對(duì)負(fù)荷形態(tài)相似的用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，并與傳統(tǒng)負(fù)荷曲線聚類(lèi)算法進(jìn)行了對(duì)比分析，驗(yàn)證本文方法對(duì)負(fù)荷形態(tài)相似的用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)的有效性，且效

3、率得到提高，為電力大數(shù)據(jù)分析提供新方法;最后根據(jù)基于負(fù)荷曲線形態(tài)的用戶(hù)分類(lèi)規(guī)則實(shí)現(xiàn)最終分類(lèi);
　　其次，利用SAS數(shù)據(jù)分析軟件，研究用戶(hù)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，通過(guò)SASEnterprise Miner進(jìn)行建模，比較了決策樹(shù)模型、回歸模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型三種常用的用戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，在三次不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集比例下，利用ROC圖、LIFT圖對(duì)企業(yè)不同推廣人數(shù)比例時(shí)各模型的準(zhǔn)確度進(jìn)行比較，以得到最優(yōu)模型。
　　最后，由于用戶(hù)每天的用