基于欠完备自编码器的用户用电行为分类分析方法

• 作者: 杨世海 王守相 邓欣宇 陈海文 黄奇峰
• 来源期刊: 电力工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: 欠完备自编码器 用户用电行为分析 需求响应 特征挖掘 智能用电 智能电表
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 泛在电力物联网关键支撑技术专题
• 页码范围: 24-30
• 页数: 7页
• 分类号: TM73
• 字数: 4113字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12158/j.2096-3203.2019.06.004

摘要

针对电力大数据背景下用户用电行为复杂多变、分析困难的问题,提出了一种基于欠完备自编码器的用户用电行为分类分析方法.首先,通过欠完备自编码器对智能电表数据进行编码,实现对原始数据的特征抽取,并使用反向传播(BP)神经网络进行用户用电行为分类分析;然后,对最佳编码比率进行优选,并结合用户的典型用电特征作为神经网络的输入,提高了分类准确率;最后,在爱尔兰智能电表数据集上进行了仿真实验,并与直接使用BP神经网络进行对比,分析表明,文中所提出的用户用电行为分类分析方法不仅可以提高检测准确率,帮助电力公司更好地掌握用户用电规律,辅助需求响应实施,还能显著降低算法的运行时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王守相	天津大学智能电网教育部重点实验室	96	5815	36.0	76.0
2	杨世海	国网江苏省电力有限公司电力科学研究院	17	71	5.0	8.0
3	陈海文	天津大学智能电网教育部重点实验室	6	8	1.0	2.0
4	黄奇峰	国网江苏省电力有限公司电力科学研究院	4	14	2.0	3.0
5	邓欣宇	天津大学智能电网教育部重点实验室	2	8	1.0	2.0