售電市場放開后,電力大用戶面臨如何從眾多發(fā)電商中找到合適交易對象的難題,而電網(wǎng)公司作為服務型企業(yè)也有為購電用戶提供推薦服務的良好意愿。針對這一新需求,提出了基于用戶協(xié)同過濾的購電推薦算法。在無法獲得反映用戶購電行為偏好的顯性歷史數(shù)據(jù)的前提下,建立了用戶行為的隱性反饋數(shù)據(jù)集;在分析了多種相似度計算方法的應用效果后,為消除數(shù)據(jù)集中各屬性元素數(shù)值差異較大造成的相似度計算不合理性,提出了以馬氏距離為核心度量以形成相似用戶集的方法;進一步定義了表征用戶對電廠購電偏好的購電量占比,以此作為進行購電交易對象推薦的排序依據(jù)。采用山東省電力市場交易數(shù)據(jù)進行了算例仿真,結(jié)果驗證了算法的可行性。 

【文章來源】：電力需求側(cè)管理. 2020年05期

【文章頁數(shù)】：5 頁

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算法流程圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2916262