摘要
本发明提出一种考虑用电敏感性的电力用户用电行为画像方法,属于工业数据处理技术领域,解决多数电力用户画像方法中将其他因素影响的敏感负荷与基础负荷混合进行分析,会使得用画像的结果不够精细以及无法精准地掌握用户的用电行为特点的问题,包括:获取电力负荷数据集并绘制负荷曲线并进行初步聚类,为初步聚类簇打上标签;将初步聚类后的负荷数据集输入STL模型中进行分解并划分为基础负荷和敏感负荷;对基础负荷和敏感负荷分别进行聚类分析,根据聚类结果分别定义基础负荷的标签库与外界因素敏感负荷的标签库;根据基础负荷的标签库与外界因素敏感负荷的标签库为每个用户打上两类标签,结合初始聚类结果的标签,生成电力用户的精准画像。
技术关键词
画像方法
负荷
加权欧氏距离
曲线
STL模型
表达式
标签
基础
指标
工业数据处理技术
弯曲
概率密度函数
电力用户画像
生成电力
序列
加法原理
初始聚类中心
系统为您推荐了相关专利信息
加速踏板信号
误踩加速踏板
新能源汽车
软件算法
紧急制动系统
多功能分线器
二维温度场
测试方法
读卡器接口
动态特征提取
生成加密签名
身份验证信息
零知识证明
区块链技术
节点
致密砂岩气储层
裂缝预测方法
岩石物理模型
松弛
剪切模量