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基于改进Apriori算法的居民用电行为分析
1
作者 张冰 《通讯世界》 2025年第3期106-108,共3页
采用改进Apriori算法进行居民用电行为分析。分析家庭构成、住房面积、家庭年收入、家用电器类型、节能意识、日最高气温与家庭日用电量的关联关系。实验结果表明,基于Hadoop平台的改进Apriori算法,可以很好地解决数据量过大及初始设定... 采用改进Apriori算法进行居民用电行为分析。分析家庭构成、住房面积、家庭年收入、家用电器类型、节能意识、日最高气温与家庭日用电量的关联关系。实验结果表明,基于Hadoop平台的改进Apriori算法,可以很好地解决数据量过大及初始设定的最小支持度较低时传统Apriori算法效率明显下降的性能缺陷。实验得到有效关联规则9条,验证了该算法在居民用电行为分析中的可行性。 展开更多
关键词 APRIORI算法 HADOOP平台 用电行为分析 关联关系
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基于大数据的用电行为分析在电费精准营销中的应用
2
作者 李晓兰 《消费电子》 2024年第12期204-206,共3页
随着大数据技术的迅猛发展,其在电力行业的应用日益广泛,特别是在电费精准营销中展现出巨大潜力。本文从用电行为分析出发,探讨了大数据在用电行为分析中的应用场景,基于此,提出了四点精准营销策略,最后从数据安全、人才培养、组织优化... 随着大数据技术的迅猛发展,其在电力行业的应用日益广泛,特别是在电费精准营销中展现出巨大潜力。本文从用电行为分析出发,探讨了大数据在用电行为分析中的应用场景,基于此,提出了四点精准营销策略,最后从数据安全、人才培养、组织优化和持续改进等方面,提出了实施保障措施,以确保营销策略的高效性与安全性,旨在为电力企业的电费精准营销提供理论和实践指导。 展开更多
关键词 大数据 用电行为分析 电费精准营销
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面向“削峰填谷”的电力客户用电行为分析 被引量：8
3
作者 王炳鑫 侯岩 +2 位作者 方红旺 陈雨泽 刘建 《电信科学》 北大核心 2017年第5期164-170,共7页
为对海量电力客户实施有针对性的"削峰填谷"措施,提出了一种面向"削峰填谷"的海量电力客户用电行为分析方法。首先,利用聚类算法对国网某省公司主网一年的日负荷曲线数据进行聚类分析,得到不同时期主网的负荷特征... 为对海量电力客户实施有针对性的"削峰填谷"措施,提出了一种面向"削峰填谷"的海量电力客户用电行为分析方法。首先,利用聚类算法对国网某省公司主网一年的日负荷曲线数据进行聚类分析,得到不同时期主网的负荷特征。然后,分别对每个时期下所有电力客户的日负荷曲线数据进行聚类分析,得到不同主网特征下用户群体的负荷特征,对比主网和用户的负荷特征得到用户群体的"削峰填谷"模式。最后,利用动态时间规整算法将未来日期与历史日期进行匹配,得到未来日期用户群体的"削峰填谷"模式。实证研究表明,分析结果可以为有序用电、峰谷电价等公司决策提供更有针对性的参考依据,以更进一步实现配电网负荷的"削峰填谷"和平稳运行。 展开更多
关键词 用电行为分析 削峰填谷 聚类分析 动态时间规整
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基于PCA和模糊聚类的用电行为分析 被引量：5
4
作者 赵嫚 李英娜 杨莉 《数据通信》 2020年第2期36-40,共5页
随着智能电网的高速发展,电力系统中负荷数据高维度特性在数据分析过程中造成了数据冗余、聚类复杂、效率低等问题。基于此,本文提出利用主成分分析对负荷数据进行降维,提取主成分特征,并利用FCM聚类算法对负荷数据进行聚类分析,得出不... 随着智能电网的高速发展,电力系统中负荷数据高维度特性在数据分析过程中造成了数据冗余、聚类复杂、效率低等问题。基于此,本文提出利用主成分分析对负荷数据进行降维,提取主成分特征,并利用FCM聚类算法对负荷数据进行聚类分析,得出不同用电习惯下的负荷数据聚类曲线及不同类别用户的用电行为特征。仿真结果表明本文所提方法,在降低数据维度的同时提高了算法的效率,并为供电企业进行负荷预测、异常检测、差异化服务等提供了帮助。 展开更多
关键词 负荷数据 特征降维 聚类分析 用电行为分析 模糊聚类
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基于用户用电行为分析的反窃电系统设计 被引量：1
5
作者 耿安坤 《农电管理》 2021年第5期38-40,共3页
电能是社会生产和人民生活所必须的基础能源,作为一种特殊商品出售给用户。窃电行为不仅影响供电公司经营效益,还会带来人身、电网的安全隐患,所以,反窃电技术是供电公司一直研究的重要课题。目前,反窃电主要利用用电信息采集系统监测... 电能是社会生产和人民生活所必须的基础能源,作为一种特殊商品出售给用户。窃电行为不仅影响供电公司经营效益,还会带来人身、电网的安全隐患,所以,反窃电技术是供电公司一直研究的重要课题。目前,反窃电主要利用用电信息采集系统监测线损和用户表计电流、电压及电量情况,发现异常后安排工作人员到现场进行排查,这种方法实时性差、工作量大,对一些专业性窃电会束手无策。结合用户档案数据,对用户用电行为数据进行深入分析,通过发现电数据异常用户,再经缜密分析找出窃电用户,从而提升反窃电工作质效。 展开更多
关键词 用电行为分析 数据挖掘 反窃电技术
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基于用电行为的电能计量异常实时检测
6
作者 杨晓坤 杨晓波 +3 位作者 陈雪敏 郑思达 马鹏飞 任凌晨 《信息技术》 2025年第5期185-189,196,共6页
电能计量数据具有高维度、非线性、时变性和噪声干扰等特点,导致对其异常计量状态的检测具有较高难度。为此,提出新的基于用电行为分析的电能计量异常状态实时检测方法。采集用电行为信息,划分电能计量异常类型,建立用电行为相关的异常... 电能计量数据具有高维度、非线性、时变性和噪声干扰等特点,导致对其异常计量状态的检测具有较高难度。为此,提出新的基于用电行为分析的电能计量异常状态实时检测方法。采集用电行为信息,划分电能计量异常类型,建立用电行为相关的异常数学模型,对得到的异常数据离散化处理。设计朴素贝叶斯网络,获取各个异常状态的发生概率,实现电能计量异常状态实时检测。实验结果表明,所提方法在不同类型的数据集上均能够对电能计量异常状态完成快速、有效的检测,准确率更高,有效提高了电力资源利用效率。 展开更多
关键词 用电行为分析 电能计量 异常状态检测 贝叶斯网络
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基于BP神经网络的家庭用电量预测与分析 被引量：5
7
作者 缪庆庆 林涛 +2 位作者 张海静 韩小岗 樊相臣 《现代建筑电气》 2020年第10期14-17,22,共5页
针对居民电力消费过高、电网存在峰值负荷等问题,提出一种基于BP神经网络的家庭用电量预测模型,利用MATLAB工具,通过对居民12个月用电量分析,不断调整各层神经元权值,降低误差信号,掌握居民用电规律,实现对家庭用电量的准确预测,并根据... 针对居民电力消费过高、电网存在峰值负荷等问题,提出一种基于BP神经网络的家庭用电量预测模型,利用MATLAB工具,通过对居民12个月用电量分析,不断调整各层神经元权值,降低误差信号,掌握居民用电规律,实现对家庭用电量的准确预测,并根据预测模型制定一套科学、合理的用电方案。试验结果表明:基于BP神经网络的家庭用电量预测准确率为90.8%,达到精准预测与分析的目的。 展开更多
关键词 BP神经网络 用电量预测 用电行为分析 数据预处理
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基于k-means算法的居民用户用电特性挖掘及其在电力营销中的应用 被引量：5
8
作者 周丹阳 《科学技术创新》 2020年第30期72-74,共3页
随着智能电网建设的持续推进,国家电网公司在对电力系统的监控过程中可以存储海量用户用电数据。因此,依据用电数据分析结果辅助电网公司制定营销策略成为一种新的趋势。本文运用数据挖掘技术对实际居民小区的用户用电行为进行分析,并... 随着智能电网建设的持续推进,国家电网公司在对电力系统的监控过程中可以存储海量用户用电数据。因此,依据用电数据分析结果辅助电网公司制定营销策略成为一种新的趋势。本文运用数据挖掘技术对实际居民小区的用户用电行为进行分析,并根据分析结果将用户群体进行分类,进而制定精准营销策略。首先,对用户历史用电数据进行预处理;然后,采用k-means算法对不同季节下的居民用户用电数据进行聚类,得出不同季节下的用户用电特性,并划分出了五大用户群体;最后,分析目标区域各类用户的用电特性,建立以精准优质服务为导向的电力营销策略。 展开更多
关键词 大数据 数据挖掘 负荷特性 用电行为分析 营销策略
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基于负荷分解的楼盘施工辅助监控方法
9
作者 王泽黎 宋绪鹏 +2 位作者 刘博 周选选 宋振辉 《数字技术与应用》 2024年第10期89-92,共4页
针对目前在建楼盘施工中出现的“假装性复工”“表演式复工”“阶段性复工”等问题,为防范延期交房、楼盘烂尾以及推进保交楼工作,本文提出一种基于负荷分解的楼盘施工辅助监控方法,采用Autoformer模型将总负荷分解为各种主要建筑设备... 针对目前在建楼盘施工中出现的“假装性复工”“表演式复工”“阶段性复工”等问题,为防范延期交房、楼盘烂尾以及推进保交楼工作,本文提出一种基于负荷分解的楼盘施工辅助监控方法,采用Autoformer模型将总负荷分解为各种主要建筑设备的用电负荷,从而根据各设备的运行时间判断楼盘的施工情况。首先,基于楼盘日常用电数据,利用CNN多尺度卷积层对数据进行特征提取和建模,并将其与总负荷分别作为Autoformer解码器和编码器的输入;其次,通过不断训练优化得出了一种可用于楼盘施工辅助监控的负荷分解模型,实现了在建楼盘各主要建筑设备用电行为分析,进而辅助监控楼盘施工情况;最后,通过仿真实验验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 建筑设备 用电行为分析 用电负荷 特征提取 总负荷 楼盘 编码器
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基于Spark框架的电力大数据服务技术 被引量：2
10
作者 孙煜华 李情 张梦清 《信息技术》 2021年第5期102-108,共7页
电力大数据服务是智能电网建设的关键,提出了基于改进AP聚类的用电行为分析方法和基于随机森林的电力负荷预测方法。针对AP聚类分析用电行为存在的复杂度较高问题,利用熵权法确立指标权值,改进相似度计算方式,实现了用户用电行为的快速... 电力大数据服务是智能电网建设的关键,提出了基于改进AP聚类的用电行为分析方法和基于随机森林的电力负荷预测方法。针对AP聚类分析用电行为存在的复杂度较高问题,利用熵权法确立指标权值,改进相似度计算方式,实现了用户用电行为的快速准确分析。针对电力负荷预测问题,采用模糊C均值构建历史相似日样本集,利用随机森林预测电力负荷。为提高电力数据服务运行效率,构建了基于Spark框架的并行数据处理平台。实验结果表明,提出方法能够有效提取用户的用电行为和预测电力负荷,且性能优于现有方法。 展开更多
关键词 电力大数据 用电行为分析 负荷预测 AP聚类 随机森林
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