智能电网用户行为多维度分类方法及其应用研究

发布时间：2017-04-02 22:07

  本文关键词：智能电网用户行为多维度分类方法及其应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着智能电网的全面建设,信息通信技术与智能电网深度融合,智能用电领域智能化、互动化水平显著提升,信息量海量增加以及电网中新元素的加入,如分布式电源、储能装置、电动汽车、微网等,使得用户的行为向多元化发展。加上电网改革的推进,售电侧放开使用户的地位得到显著提高,对用户行为充分了解以提升自己在争夺用户资源时的竞争力将是各售电公司亟需解决的问题。因此,全方面的对用户行为进行研究,通过多个维度对用户进行细分,是满足售电公司对不同类型的用户提供具有针对性的个性化增值服务的有效手段,对更好实现“人—网”之间互动具有十分重要的意义。首先,本文深入分析现有用户分类方法的缺陷,通过k-means与余弦相似定理提取用户的典型用电负荷曲线,并与群体行为进行差异性比较,制定基于负荷曲线形态的用户分类规则；在此基础上,根据用户的用电特征,提出“进化”主元分析法对负荷形态相似的用户进行分类,并与传统负荷曲线聚类算法进行了对比分析,验证本文方法对负荷形态相似的用户进行分类的有效性,且效率得到提高,为电力大数据分析提供新方法：最后根据基于负荷曲线形态的用户分类规则实现最终分类；其次,利用SAS数据分析软件,研究用户的信用风险评估方法,通过SAS Enterprise Miner进行建模,比较了决策树模型、回归模型以及神经网络模型三种常用的用户信用风险评估方法,在三次不同的训练数据集比例下,利用ROC图、LIFT图对企业不同推广人数比例时各模型的准确度进行比较,以得到最优模型。最后,由于用户每天的用电情况存在不确定性,包括用户每天的用电量和用电负荷曲线都不尽相同,因此简单的从用户用电特性、信用以及用电量来判断用户的用电策略引导潜力存在片面性,本文利用模糊综合评价法,从用户的用电特性、信用以及用电量三个维度,同时考虑每个用户每天用电情况的不确定性,考察用户的用电策略引导的潜力,得到每个用户的用电策略引导潜力值,实现对用户真正意义上的细分,为售电公司对用户进行用电策略引导提供直观的数据支持。
【关键词】：用电特征 信用风险 用电策略 用户分类
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM76
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-23
• 1.1 课题研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外智能用电发展12-18
• 1.2.1 国外智能用电发展12-16
• 1.2.2 国内智能用电发展16-18
• 1.3 国内外电力用户分类研究现状18-19
• 1.4 本文研究内容19-23
• 2 电力用户负荷分类研究23-39
• 2.1 电力系统负荷分类现状23-24
• 2.2 智能电网下用户分类研究24-38
• 2.2.1 电力用户负荷曲线分类研究25-31
• 2.2.2 用户信用风险评级31-38
• 2.2.3 用户实测用电量分类38
• 2.3 本章小结38-39
• 3 基于“进化”主元分析法的新型用户分类研究39-53
• 3.1 “进化”主元分析法39-43
• 3.1.1 主元分析法原理40
• 3.1.2 主元分析用于智能用电数据用户分类基本思想40-41
• 3.1.3 “进化”主元分析法对用户分类步骤41-43
• 3.2 基于智能用电数据的算例验证43-49
• 3.2.1 基于“进化”主元分析法的用户负荷曲线分类结果分析43-47
• 3.2.2 与传统负荷曲线聚类方法对比分析47-49
• 3.3 “进化”主元分析法在智能电网下的应用49-51
• 3.3.1 基于“进化”主元分析法用户分类应用49-50
• 3.3.2 基于海量用电数据的新型用户分类流程初步设计50-51
• 3.4 本章小结51-53
• 4 用户信用风险方法评估策略研究53-67
• 4.1 信用风险的含义53
• 4.2 信用风险模型评估方法53-55
• 4.3 基于数据挖掘的信用风险评估策略及预测55-66
• 4.3.1 数据挖掘软件选取55-58
• 4.3.2 SAS/EM用户信用风险评估过程58-61
• 4.3.3 基于SAS的信用风险评估研究结果分析61-65
• 4.3.4 用户信用风险评级预测65-66
• 4.4 本章小结66-67
• 5 基于模糊综合评价的用户用电策略引导潜力分析67-75
• 5.1 模糊综合评价法原理67-69
• 5.2 模糊综合评价法对电力用户用电策略引导潜力评价案例69-73
• 5.2.1 用户用电策略引导潜力指标体系及权重的确定69-70
• 5.2.2 模糊矩阵的确定70-71
• 5.2.3 用户用电策略潜力值的确定71-73
• 5.3 本章小结73-75
• 6 总结与展望75-77
• 参考文献77-81
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果81-85
• 学位论文数据集85

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