基于多维特征融合的居民电力消费异质性模式识别研究

• 作者: 刘向向 卢婕 周琪 赵文辉 冯颖
• 来源期刊: 电力需求侧管理
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分解 特征工程 行为模式挖掘 多维特征融合 聚类算法
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 负荷管理与客户服务
• 页码范围: 90-95
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-1831.2020.06.018

摘要

基于海量数据的居民电力消费行为特征分析与模式识别研究,对电网负荷预测以及需求响应潜力挖掘等有着至关重要的作用,而居民电力消费大规模数据与多维特征的涌现,成为居民电力消费异质性模式识别的难点.研究基于大规模居民电力消费数据,首先采用电力负荷特征分解技术构建特征工程;其次通过因子分析对所构建的多维特征进行融合,并采用聚类算法对居民电力消费模式进行识别;最后以江西省居民电力消费数据为例,分别在居民家庭与台区维度进行实证分析,分别得到4种典型居民电力消费模式,可为电网公司个性化与差异化政策制定,进一步拓展服务的深度和广度提供科学支撑.