基于K-均值聚类算法的大客户用电行为分析

• 作者: 崔立卿 王胜男 田晶
• 来源期刊: 电力大数据
• 关键词: 负荷特性 大客户 聚类分析 用电行为 高峰时段
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 大数据专题|Big Data Special Reports
• 页码范围: 69-77
• 页数: 9页
• 分类号: TM744
• 语种: 中文

摘要

为掌握大客户的用电习惯和用电特征、满足不断变化的客户用电需求、逐步提升大客户领域供电服务水平,本文采用K-均值聚类算法、二八定律、归一化算法等统计分析方法,运用SPSS等数学分析工具,从行业特点、客户价值、用电需求、成长性等方面刻画用电客户群体特征,挖掘大客户用电数据中的隐藏数据和潜在价值,得出五类典型的大客户用电负荷特征曲线,建立对应的五类典型用户分类,得到了五类用电行为特征的结果,通过结果分析得出半数以上用户的用电特点、同类型的船舶制造业仍然具有不同的用电特点、电能紧张时优先对建筑业和采矿业实施有序用电可以取得较好效果,最终对企业的电力营销和调度进行决策支撑,为用电需求侧管理、优化客户服务管理规范提供辅助决策.