基于综合用电指数的用户精细画像方法研究

发布时间：2021-04-22 07:59

　　在能源互联网建设背景下,迫切需要对企业进行全方位用电水平和特征分析,从而优化企业能源消费结构,提升电力企业的综合能源服务水平。首先,采用综合用电指数反映企业的用电情况,从可靠用电、经济用电、绿色用电、智能用电、互动用电、经济宏观景气度和行业景气度等7个维度出发,构建多层次、多维度的综合用电指数指标体系;其次,以综合用电指数指标体系为基础构建用户用电情况综合评价模型,准确评估用户的用电水平和效率,实现对企业用户用电情况的层次化、精细化、多维度画像。基于多维度画像结果,分析企业用电情况。最后,选取4个企业进行算例分析,并提出相应的优化建议。本研究方法可以有效指导企业科学用电,为电力企业综合能源业务提供支持。 

【文章来源】：电力需求侧管理. 2020,22(05)

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 研究思路
2 基于综合用电指数的用户用电情况综合评价模型
    2.1 综合用电指数指标体系构建
    2.2 权重计算
    2.3 指标评分方法和综合用电指数计算
3 基于综合用电指数的用户精细画像方法
4 算例分析
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于数据驱动的用电行为分析方法及应用综述[J]. 朱天怡,艾芊,贺兴,李昭昱,孙东磊,李雪亮.  电网技术. 2020(09)
[2]基于朴素贝叶斯的电网用户行为分析[J]. 胡昌斌,张亚,李迎丽,万上英,张思路.  沈阳工业大学学报. 2020(03)
[3]综合能源服务产业发展重点领域探究[J]. 周伏秋,王娟,邓良辰.  中国能源. 2020(01)
[4]综合能源服务效用模型及用户需求评估[J]. 王静雯,李华强,李旭翔,阚力丰,白宏坤,李文峰.  中国电机工程学报. 2020(02)
[5]企业能效评价模型与评级方法研究[J]. 李明江,马立新.  电子测量技术. 2019(22)
[6]基于模糊聚类的电力客户用电行为模式画像[J]. 王成亮,郑海雁.  电测与仪表. 2018(18)
[7]基于用户数据深度挖掘的综合能源服务关键问题探析[J]. 李扬,宋天立,王子健.  电力需求侧管理. 2018(03)
[8]基于AHP-熵权法的工业大用户用电能效评估[J]. 张健钊,陈星莺,徐石明,刘帅,廖迎晨,余昆.  电网与清洁能源. 2017(01)
[9]用电大数据的应用研究[J]. 李斌.  电力需求侧管理. 2016(04)
[10]智能用电条件下用户用能管理与服务平台[J]. 葛磊蛟,王守相,张明,穆世霞.  电力自动化设备. 2015(03)

硕士论文
[1]高载能用电企业能效评估及系统开发[D]. 党琦.西安理工大学 2017



本文编号：3153429