【摘 要】
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为适应新能源发电的随机性、居民用电行为的多样性以及电力交易体制的改革,需要提高需求响应的实时性以及电网与用户之间信息的交互。文章提出一种基于聚类与隐反馈协同过滤
【基金项目】
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国家电网有限公司总部科技项目资助“城市电网电能质量大数据深化分析及应用技术研究”(52094018001C)
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为适应新能源发电的随机性、居民用电行为的多样性以及电力交易体制的改革,需要提高需求响应的实时性以及电网与用户之间信息的交互。文章提出一种基于聚类与隐反馈协同过滤的智能推荐模型。首先,利用K-means算法对经过PCA降维的居民用电数据进行用电行为聚类,结合需求响应要求获取有参与潜力的目标用户群。然后,使用基于隐反馈的协同过滤算法对目标用户的用电兴趣进行建模,挖掘合适的电力产品并向用户推荐。实验结果验证了该推荐模型可以有效筛选出有潜力参与需求响应的用户,并根据其历史用电行为做出较为准确的推荐,有助于提高需求
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