申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司营销服务中心;浙江华云信息科技有限公司;国家电网有限公司

申请日：2022-02-14

公开（公告）日：2022-07-01

公开（公告）号：CN114692672A

主分类号：G06K9/00

分类号：G06K9/00;G06K9/62;H02J3/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.07.19#实质审查的生效;2022.07.01#公开

摘要：本发明公开了一种基于用电特征和MeanShift算法的用户类型分类方法，涉及电力运维领域。目前，用户类型分类依靠经验，且准确性差。本发明包括步骤：获取各用户用电数据；对数据进行预处理；获取负荷P和电量W两类型数据，并分别抽取相应特征，包括负荷特征和电量特征，并计算对应的负荷变化特征量和电量变化特征量；接着对特征进行筛选和降维处理，最后利用meanshift进行分类。通过采用MeanShift分类技术，使得在分类过程中既不需要事先准备训练样本和训练标签，也不需要事先准备人工标签和事先确认分类总数，无需事先要求人工经验判断，在提高客观性的同时，有效提高工作效率和准确性。分类可以跟随企业和社会环境的变化而变化，进一步提高分类的准确性和效率。

主权项：1.一种基于用电特征和MeanShift算法的用户类型分类方法，其特征在于包括以下步骤：1获取各用户用电数据；2数据预处理，包括对异常数据进行筛选、填充、对齐处理；3获取预处理后的负荷数据和电量数据；4在负荷数据和电量数据中抽取曲线技术指标特征得到对应的负荷特征和电量特征，负荷特征包括日负荷24点特征、负荷的日周月季对应的K线特征、负荷峰谷特征，负荷峰谷特征包括日峰日谷负荷、日周月季均线特征；电量特征包括电量的日周月季特征；5根据负荷特征和电量特征计算对应的负荷变化特征量和电量变化特征量；6将负荷特征、电量特征、负荷变化特征量、电量变化特征量拼接组装成向量；7对向量进行降维和特征筛选；使用PCA算法对特征进行降维和特征筛选；8对降维后的向量使用MeanShift算法进行用户分类，得到各用户的类别标签；9输出类别标签，并根据类别标签进行用电趋势分析预测，进行对应的电能储备。

全文数据：

权利要求：

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