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      基于海量數(shù)據(jù)挖掘的居民用電行為分析與互動(dòng)方法研究

      2021-12-02 13:32:30關(guān)英哲王旭亮
      電子元器件與信息技術(shù) 2021年6期
      關(guān)鍵詞:用電電力企業(yè)聚類

      關(guān)英哲,王旭亮

      (吉林建筑科技學(xué)院,吉林 長春 130000)

      0 引言

      經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶動(dòng)了人民生活水平的快速增長,在用電需求不斷提升的背景下,其多元化的特征越來越明顯。與此同時(shí),許多電力企業(yè)都在進(jìn)行深度變革之后,由傳統(tǒng)的生產(chǎn)型企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)榱私?jīng)營型企業(yè),有效拉近了和客戶之間的距離。在市場營銷概念深入應(yīng)用中,用戶行為分析便成為了其一項(xiàng)較為重點(diǎn)的工作內(nèi)容。從其影響來看,這不僅能夠在一定程度上幫助電力企業(yè)對于用戶用電行為有更為全面化的把控。同時(shí),對其針對性輸送穩(wěn)定電力、提升電力企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益都能夠產(chǎn)生積極作用,在此基礎(chǔ)上,幫助其在激烈市場競爭中取得優(yōu)勢。為此,本篇文章在綜合了實(shí)踐調(diào)查和相關(guān)學(xué)者的論著之后完成。

      1 新時(shí)代背景下用戶用電行為理論與應(yīng)用的具體場景

      1.1 智能電網(wǎng)用戶用電行為分析框架概述

      首先,對于各種隱藏用戶用電行為習(xí)慣和相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)其中所出現(xiàn)的超負(fù)荷現(xiàn)象,從而為用戶提供針對性供電服務(wù)。對這些用電數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次挖掘之后,能夠幫助電力企業(yè)相關(guān)工作人員更為準(zhǔn)確、科學(xué)、系統(tǒng)化了解用戶用電類型、用電方式等相關(guān)內(nèi)容,對于電力系統(tǒng)規(guī)劃和電力運(yùn)營工作的順利開展都能夠產(chǎn)生積極作用。在電力市場快速發(fā)展過程中,加強(qiáng)對負(fù)荷側(cè)用戶用電規(guī)模、用電預(yù)測、檢測和電價(jià)的制定,已經(jīng)成為了重要工作內(nèi)容。有效借助于對居民用電行為的分析,便可以保障上述工作目標(biāo)的穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)。

      在經(jīng)過了相關(guān)實(shí)驗(yàn)分析之后,本篇文章主要將用戶用電行為分為三個(gè)模塊,分別為:采集智能電表數(shù)據(jù)、處理用電數(shù)據(jù)以及分析數(shù)據(jù)。在采集電能電表數(shù)據(jù)中,其著重強(qiáng)強(qiáng)調(diào)的是對整個(gè)電力系統(tǒng)有效管理,完成對用戶用電數(shù)據(jù)的收集和處理。將不同板塊、不同分區(qū)的數(shù)據(jù)都集中到一起進(jìn)行高效處理,從而為后期工作順利開展奠定良好基礎(chǔ)。在處理用電數(shù)據(jù)方面,主要強(qiáng)調(diào)的是完成了數(shù)據(jù)和信息收集之后,根據(jù)既定工作目標(biāo)和相關(guān)工作要求,所開展的一系列工作。及時(shí)提取其中所出現(xiàn)的有效信息,為用戶用電行為和信息分析提供充足保障。最后,對于用戶用電行為進(jìn)行分類之后,可以對其用電特性進(jìn)行科學(xué)化分析,為電網(wǎng)安全、可靠運(yùn)行以及相關(guān)決策工作的開展提供保障。

      1.2 海量數(shù)據(jù)挖掘中居民用戶用電特征提取及分類方法

      在開展居民用電行為分析工作中,需要充分認(rèn)識到用戶分類在其中所發(fā)揮的積極作用。并將其作為整個(gè)工作核心,以此為基礎(chǔ)促進(jìn)相關(guān)工作的順利開展。就目前工作形勢來看,在對用戶用電行為進(jìn)行分類時(shí),主要采取直接聚類和間接聚類兩種方式。其中,直接聚類主要強(qiáng)調(diào)的是從用戶用電量角度出發(fā),對其分析之后,將此作為特征,完成用戶分類工作,主要包括了k均值算法、FCM算法、層次聚類等相關(guān)處理方法。間接聚類主要強(qiáng)調(diào)的是在對用戶各項(xiàng)用電行為進(jìn)行全面化分析之后,所確定的一種分類方式。從兩種分類方法的特點(diǎn)來看,其各有優(yōu)勢和弊端,在進(jìn)行分類方式選擇時(shí),需要從多個(gè)角度進(jìn)行綜合性考慮,選擇科學(xué)、合理的分類方式[1-3]。

      根據(jù)對電力用戶分析和研究之后發(fā)現(xiàn):其符合規(guī)律相對較強(qiáng)。因此,需要借助到幾種典型化符合模式對其進(jìn)行描述和分析。在此過程中,影響最大的便是用戶符合模式的高度多樣性和可變性。不同用戶的用電需求不同,其用電習(xí)慣等方面也會表現(xiàn)出較大的差異性特點(diǎn)。即便是同一用戶,每天用戶方式、同一天不同時(shí)段的用電模式都會存在著或多或少差異性。因此便需要對這種特定用戶用電行為進(jìn)行更為精準(zhǔn)化劃分,從而實(shí)現(xiàn)用電模式的動(dòng)態(tài)化分析和識別。另外,對于小型居民用電行為分析來講,這種動(dòng)態(tài)化處理所產(chǎn)生的積極作用更為明顯。在開展用戶用電行為分析工作中,需要對其進(jìn)行合理化應(yīng)用。

      2 海量數(shù)據(jù)挖掘中居民用戶用電行為分層聚類方法的應(yīng)用

      2.1 第一層聚類方法的應(yīng)用分析

      在開展用戶行為第一層聚類方法分析時(shí),其主要采用的是自適應(yīng)k—medoids聚類算法。具體來看,在完成了前期各項(xiàng)數(shù)據(jù)預(yù)處理工作之后,會利用到SAX方法,將其所產(chǎn)生的負(fù)荷曲線生成為字符串。從其積極作用來看,這能夠在一定程度上有效降低這些信息和數(shù)據(jù)所占用的空間。同時(shí),也能夠降低智能電表和數(shù)據(jù)中心在運(yùn)行中所產(chǎn)生的流量。其次,還需要有效結(jié)合馬爾科夫模型的優(yōu)勢,對于用戶行為進(jìn)行動(dòng)態(tài)化處理和分析。借助到K-L曲線,完成用戶用電行為的分析,并生成一個(gè)相對較為完整的距離矩陣。最后,對有效數(shù)據(jù)進(jìn)行整理之后,利用k-medoids算法完成對用戶用電行為的第一層分類[4-5]。

      在此過程中,需要注意的是,并不是所有非類中心點(diǎn)都需要完成和類中心點(diǎn)的信息交換工作。這不僅會耗費(fèi)大量時(shí)間,同時(shí)還會在一定程度上影響著電力企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的提升。為此,在利用k—medoids聚類時(shí),需要對其類聚交換次數(shù)進(jìn)行限定。在規(guī)定范圍之內(nèi),開展各種信息交換工作。如果發(fā)現(xiàn)聚類的類別數(shù)目超過了既定工作范圍之內(nèi),則不能夠在利用k—medoids算法進(jìn)行分類和計(jì)算工作。

      2.2 基于差異化負(fù)荷特性分析的第二層聚類

      結(jié)合目前電力市場電價(jià)形勢來看,其主要可以分為階梯式電價(jià)套餐和分時(shí)電價(jià)套餐兩種類型。為此,在對用戶用電行為進(jìn)行第一層分類之后。將這些用電習(xí)慣較為相同的用戶進(jìn)行合并,在對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行對比之后,將其分類用電行為規(guī)律和行為多變兩種類型。在完成信息合并之后,可以對兩者之間的差異化特征進(jìn)行提取和分析,針對其中用電行為較為多變的用戶,可以將其用電總量作為主要研究對象和分類標(biāo)準(zhǔn)。針對用電行為較為規(guī)律的用戶,可以根據(jù)其用電峰值、谷值作為分類特征,從而完成第二層分類工作。

      3 海量數(shù)據(jù)挖掘中居民用電互動(dòng)方法研究與分析

      在開展互動(dòng)性研究過程中,主要可以分為以下幾項(xiàng)工作流程。

      首先,需要結(jié)合前期的相關(guān)數(shù)據(jù),對于參與對象進(jìn)行科學(xué)化分類。在當(dāng)前階段工作中,主要可以將其分為單向消耗類型和雙向功耗電兩種類型。其次,還需要從用戶日負(fù)荷時(shí)間角度進(jìn)行充分考慮,根據(jù)其用電特性和供耗電量大量進(jìn)行細(xì)化性分類與分析。從其積極作用來看,這能夠幫助相關(guān)工作人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)互動(dòng)性潛力較大的用戶。最后,在此基礎(chǔ)之上,構(gòu)建出一個(gè)相對較為完整、系統(tǒng)化的分析體系。

      具體來看,不同用戶用電行為、對電能的需求等都會存在著一定差異,并且其關(guān)注點(diǎn)也出現(xiàn)了很大不同。比如:在大型工業(yè)用戶中,其每日用電量極大。會著重考慮到電費(fèi)的支出對其所產(chǎn)生的影響,并且在每日生產(chǎn)活動(dòng)中,不同時(shí)間段的用電需求也有不同。借助到峰值谷值的判斷,便可以對其用電行為進(jìn)行分析。為此,在開展互動(dòng)作業(yè)時(shí),需要從電價(jià)機(jī)理角度出發(fā),對其進(jìn)行分析。對于居民用戶來講,其對電費(fèi)關(guān)注度不大,只需要能夠?qū)ζ涮峁┓€(wěn)定電能,便可以實(shí)現(xiàn)和用戶之間的良好互動(dòng)。

      4 結(jié)束語

      總體上來看,在新時(shí)代快速發(fā)展背景下,借助到信息和數(shù)據(jù)高效處理的方式,對于用戶用電行為進(jìn)行分析和互動(dòng)已經(jīng)成為了一種社會趨勢。就我國目前發(fā)展?fàn)顩r來看,在開展這部分工作時(shí),仍然面臨著許多較為突出問題。為此,在今后工作中,相關(guān)技術(shù)人員需要加大技術(shù)研究力度,推動(dòng)數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用。對于電力企業(yè)來講,也需要看到這種信息處理方式所產(chǎn)生的積極作用,對其進(jìn)行合理化應(yīng)用,有效提升經(jīng)濟(jì)效益。

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