1.一种电力用户分类方法,其特征在于,包括: 获取电力用户在预设时间段内用电的电压变化幅度和电压变化时的功率变化幅度,所述电压变化幅度为所述电力用户开始使用或者停止使用用电设备时造成电压变化的幅度; 根据所述电压变化幅度和所述功率变化幅度生成所述电力用户使用所述用电设备的用电时序数据; 从所述用电时序数...
第二阶 段,基于负荷曲线分类结果,构建以日负荷模式发生概率为数字特征的用户用电行为画像,采用谱聚类算法对用户画像 实施分类。 最后,通过实测用户负荷数据验证了所提方法的有效性。 关键词:电力用户分类;数字特征画像;负荷曲线分类;类别不平衡;优化选择集成 Two-Stage Power User Classification Method Based on Digita...
一种基于自适应粒子群聚类的电力用户分类方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于自适应粒子群聚类的电力用户分类方法说明:一种基于自适应粒子群聚类的电力用户分类方法,所述方法步骤包括:A.对原始负荷曲线数据进行标准化...专利查询请上爱企查
1.一种用于电力用户分类的隶属度确定方法,其特征在于,包括: 从电力营销系统中获取用户数量及每个用户对应的电力指标数据,并根据所述用户数量和电力指标数据建立原始数据矩阵; 将所述原始数据矩阵中的数据进行归一化处理,获得标准化矩阵; 基于聚类中心的编码方式对初始聚类中心进行粒子编码,生成初始种群; 将初始种群设为...
电力用户分类方法、装置及终端设备专利信息由爱企查专利频道提供,电力用户分类方法、装置及终端设备说明:本发明提供了一种电力用户分类方法、装置及终端设备,所述电力用户分类方法、装置及终端设备属于数据...专利查询请上爱企查
本发明提供了一种针对负荷曲线峰谷差的快速电力用户分类方法。该方法包括以下步骤:1)获取电力用户的日负荷数据;2)将数据进行归一化操作;3)选取相应的峰谷时段;4)根据相关系数函数,反复迭代,最终得到峰谷时段曲线相似的电力用户分类结果。本发明根据用户的日负荷曲线数据,可以对电力用户进行聚类,方便后续电力公司针对性...
一种用于电力用户分类的隶属度确定方法和系统,其方法包括:获取用户数量及每个用户对应的电力指标数据,并建立原始数据矩阵;将所述原始数据矩阵中的数据进行归一化处理,获得标准化矩阵;基于聚类中心的编码方式对初始聚类中心进行粒子编码,生成初始种群;将初始种群设为横向交叉的父代种群,采用横向交叉法和纵向交叉法计算第二...
所 述方法包括:获取多个用电负荷数据;其中,每 个用电负荷数据对应一个电力用户;根据预设范 围内的聚类个数以及对应的初始聚类中心对用电 负荷数据进行聚类分析;其中,初始聚类中心由 所述用电负荷数据之间的距离以及对应的聚类个 数确定;分别获取各个聚类个数对应的聚类结 果,确定各个聚类结果的轮廓系数指标;将轮廓...
种用户分类模型的构建方法及装置,构建输入包括三个参数、输出包括3个节点的神经网络分类模型;根据预设的最大训练次数、预设的训练目标精度、预设的学习率对构建的神经网络分类模型进行训练,得到构建的神经网络分类模型的、训练好的各层连接权值;根据所述训练好的各层连接权值及所述构建的神经网络分类模型,确定用户分类...
本发明公开了一种电力用户用电异常数据清洗和分类方法及系统。方法包括如下:采集电力用户的历史用电量数据;对所述历史用电量数据进行预处理;对预处理后的历史用电量数据进行扩充,得到数据集;构建窃电判别器;利用训练后的窃电判别器实时对配电网中的被监测电力用户的用