许长清,赵华东,宋晓辉

• 1:国网河南省电力公司经济技术研究院
• 2:郑州大学机械工程学院
• 3:河南省科学院应用物理研究所

摘要(Abstract)：

随着能源互联网及智能用电技术的发展,深入了解电力用户群体特征,并提供精准电力服务,成为"互联网+"智慧能源的重要研究内容.通过对售电体积累的用户社会属性、用电行为等大数据进行分析,构建用户间相似度权重模型,提出基于"用户-标签"二元网络的相似群体识别方法,并通过群体分析获取群属性和典型负荷特征,预测新入网用户的用电行为.该方法通过对标签数据的分析,便于发现群体中的重要用户,为互联网售电体实施个性化用电服务和增值服务推荐提供支撑,进而提升电力服务质量.

关键词(KeyWords)： 大数据;电力用户;相似群体;用户标签

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金民航联合研究重点支持项目(U1333201);; 河南省基础与前沿技术研究计划项目(112300410090)

作者(Author): 许长清,赵华东,宋晓辉

DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2016090

参考文献(References)：

• [1]严太山,程浩忠,曾平良,等.能源互联网体系架构及关键技术[J].电网技术,2016,40(1):105-113.
• [2]周海明,刘广一,刘超群.能源互联网技术框架研究[J].中国电力,2014,47(11):140-144.
• [3]曾鸣,杨雍琦,刘敦楠,等.能源互联网“源-网-荷-储”协调优化运营模式及关键技术[J].电网技术,2016,40(1):114-124.
• [4]何哲,王瑞峰,郝溪.含分布式电源配电网单相接地故障测距研究[J].郑州大学学报(理学版),2016,48(1):85-90.
• [5]马瑞,周谢,彭舟,等.考虑气温因素的负荷特性统计指标关联特征数据挖掘[J].中国电机工程学报,2015,35(1):43-51.
• [6]王继业,季知祥,史梦洁,等.智能配用电大数据需求分析与应用研究[J].中国电机工程学报,2015,35(8):1829-1836.
• [7]CHICCO G,NAPOLI R,PIGLIONE F.Comparisons among clustering techniques for electricity customer classification[J].IEEE Trans on Power Systems,2006,21(2):933-940.
• [8]王德文,孙志伟.电力用户侧大数据分析与并行负荷预测[J].中国电机工程学报,2015,35(3):527-537.
• [9]薛承荣,顾洁,赵建平,等.基于用户用电特性及供电成本分摊的销售侧电价机制研究[J].华东电力,2014,42(1):168-173.
• [10]黎祚,周步祥,林楠.基于模糊聚类与改进BP算法的日负荷特性曲线分类与短期负荷预测[J].电力系统保护与控制,2012,40(3):56-60.
• [11]彭夸,杨超.基于用户实际日负荷曲线的负荷分类策略研究[J].贵州电力技术,2014,(2):48-49.
• [12]蔡政权,刘至锋,管霖,等.基于可靠性需求的电力客户细分和可靠性价值评估方法[J].广东电力,2015,28(5):44-50.
• [13]张晓春,倪红芳,李娜.基于数据挖掘的供电企业客户细分方法及模型研究[J].科技与管理,2013,15(6):104-109.
• [14]廖志芳,王超群,李小庆,等.张量分解的标签推荐及新用户标签推荐算法[J].小型微型计算机系统,2013,34(11):2472-2476.
• [15]罗勇,李芳.基于负荷预测的电力市场寡头竞争分析[J].郑州大学学报(理学版),2013,45(3):110-114.
• [16]黄硕,楼树美.基于XML路径表达式优化及其查询和过滤计算方法研究[J].信阳师范学院学报(自然科学版),2015,28(4):608-611.
• [17]张晓煜,林晓,王志杰.面向大数据库正则表达式查询的有效算法[J].河南科技大学学报(自然科学版),2015,36(4):56-61.
• [18]张素香,刘建明,赵丙镇,等.基于云计算的居民用电行为分析模型研究[J].电网技术,2013,37(6):1542-1546.
• [19]王海雷,俞学宁.基于随机游走算法的社会化标签的用户推荐[J].计算机工程与设计,2013,34(7):2388-2391.