摘要
一种基于用户行为模式聚类的电力客户诉求热点分析方法及系统,包括:获取用户负荷数据,并对用户负荷数据进行预处理,构建负荷数据集;对负荷数据集进行降维构成低维数据集,并对低维数据集中的数据特征进行加权,构建负荷特征集;基于SSE指标和簇内离散度构建联合参数指标,选取聚类算法的初始聚类簇数;对萤火虫算法进行改进,来优化聚类算法初始中心的确定;根据确定的聚类算法初始中心和构建的负荷特征集,来构建聚类分析模型。本发明通过对电力客户负荷特征的优化提取和聚类分析过程的改进,使用台区实测电力客户负荷数据进行算例分析,提取用户行为模型,有助于电力公司进行对不同类别电力客户的个性化管理。
技术关键词
热点分析方法
萤火虫算法
负荷特征
聚类算法
客户
数据获取模块
模式
热点分析系统
指标
参数
密度
电力公司
有功功率
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
知识点
知识图谱构建系统
数据分析模块
术语
数据处理模块
注意力
客户端
服务端
随机梯度下降
生成对抗网络模型
资源管理系统
业务管理模块
企业内部业务数据
报告
客户