【摘 要】
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基于海量数据的居民电力消费行为特征分析与模式识别研究,对电网负荷预测以及需求响应潜力挖掘等有着至关重要的作用,而居民电力消费大规模数据与多维特征的涌现,成为居民电
【机 构】
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国网江西省电力有限公司供电服务管理中心,国网江西省电力有限公司,北京理工大学管理与经济学院
【基金项目】
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国网江西省电力有限公司科技项目(52182018001D)
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基于海量数据的居民电力消费行为特征分析与模式识别研究,对电网负荷预测以及需求响应潜力挖掘等有着至关重要的作用,而居民电力消费大规模数据与多维特征的涌现,成为居民电力消费异质性模式识别的难点。研究基于大规模居民电力消费数据,首先采用电力负荷特征分解技术构建特征工程;其次通过因子分析对所构建的多维特征进行融合,并采用聚类算法对居民电力消费模式进行识别;最后以江西省居民电力消费数据为例,分别在居民家庭与台区维度进行实证分析,分别得到4种典型居民电力消费模式,可为电网公司个性化与差异化政策制定,进一步拓展服务的深
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