基于大数据的电力用户群体识别与分析方法研究

• 作者: 宋晓辉 许长清 赵华东
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 电力用户 相似群体 用户标签
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 113-117
• 页数: 5页
• 分类号: TM71
• 字数: 2703字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2016090

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵华东	郑州大学机械工程学院	21	105	5.0	10.0
2	宋晓辉	河南省科学院应用物理研究所	6	15	2.0	3.0
3	许长清	国网河南省电力公司经济技术研究院	3	12	1.0	3.0