随看社会生产力的发展和人民生活水平的提高,电气、电子设备的使用大大增加,人类社会对电力资源的使用需求越来越大。同时,电力资源相对短缺的问题也越来越严重。尤其在世界上有些地区,由于资源类型或生产力的限制,电力资源常年匮乏。另外还有些地区可能因为特殊自然灾害等原因导致一段时期内供电能力大幅下降。无论是为了改善普通环境中电力应用趋势,还是为了解决特殊情况下的电力资源紧急调度问题,都需要寻找更有效的电能利用方法。　　 为了既节约资源,又使电力资源发挥其最大的功效,基于物联网、智能电网、智能电表的概念,本文提出了针对居民用户用电特点的电力负荷模式分析研究。本文进行的模式分析研究,是指对居民用户的用电行为、用电习惯进行数据挖掘,在对用户的用电方式进行信息分析后,综合考虑可能影响用户用电行为模式的非电力因素,在此基础上对居民用户提出实际有效的用电模式建议,帮助用户选用最节能、电能利用率最大化的用电模式。为了实现该研究内容,本文采取了一些数据挖掘领域的典型分析方法,如聚类分析、相关性分析等。但是本文研究并非对已有方法的简单实现,而是在已有研究的基础上,针对电力数据和应用的特点,提出了改进和创新的分析方法,使之更适应居民电力负荷的需求,从而达到更好的分析效果。本文研究的工作重点主要包括以下四个部分:　　 (1)居民电力负荷模式聚类。本文提出了一种面向居民电力负荷的模式聚类方法。该方法采用的不是传统的基于欧氏距离等计算方法的聚类,而是一种改进的基于能量包络单元切分(EEUPC)特征的计算方法。实验结果显示,与传统方法相比,该方法能够更准确、有效地对居民负荷数据进行聚类。　　 (2)居民电力负荷典型模式提取与分析。本文提出了对聚类之后同一类别中的居民用户的典型用电模式进行提取的方法,并在此基础上对提取得到的典型电力负荷模式进行深度分析和挖掘。通过此分析能得到该类用户中共有的用电习惯,分析之后可以为该类用户提供合理安排用电计划的具体用电建议。实验结果表明利用该方法提取出的典型模式可以很好地代表该类用户的特点和共性。　　 (3)居民电力负荷与气象因素相关性分析。本文提出了一种新颖的面向居民电力负荷模式与气象因素的相关性方法。该方法不是仅限于像传统方法一样用不同因素的数值差异来计算相关性,而是充分利用了电力数据和气象数据的时序信息,利用基于包络精确切分的方法,强调电力负荷曲线和气象因素曲线变化的起伏一致性。实验结果表明,这种新方法可以得到符合人类感知的居民电力负荷与气象因素相关性分析结果。　　 (4)基于C/S架构的居民电力负荷模式分析系统。结合实际应用需求,结合居民用户的特点,本文设计了一个基于C/S架构的居民电力负荷模式分析系统系统框架并实现了一个原型系统,该系统框架将聚类分析、典型模式分析、相关性分析模块部署在服务器端,客户端只保留电力负荷模式分析请求发送、接收分析结果以及交互功能。这种设计可以有效节省电力负荷分析时的资源占用和消耗,同时也能提高系统的友好性、可扩展性和适用性。　　 本文的居民电力负荷模式分析技术研究充分利用了居民电力负荷模式的特点,采用适用居民用电的特征与方法,提高了电力负荷分析效果。本文的研究工作是对当前电力负荷分析相关技术的发展和创新,具有重要的研究意义和实际应用前景。同时,对电力负荷相关领域其他方向(如电力负荷预测等)的应用具有实际的借鉴作用。