【摘要】：針對大數(shù)據(jù)應(yīng)用背景下用戶智能用電行為分類的計算復(fù)雜性和特征選擇有效性的問題,提出一種基于特征信息量的特征優(yōu)選策略。首先,以用電特征的互信息量與相關(guān)系數(shù)作為特征有效性和關(guān)聯(lián)性判據(jù),設(shè)計用電特征優(yōu)選準(zhǔn)則。然后,提出一種該準(zhǔn)則下的用電行為特征優(yōu)選策略,通過減少特征間的分類信息冗余實現(xiàn)高維特征的降維,并選取有效獨立的特征,從而構(gòu)建用戶用電行為聚類精簡特征集。最后,基于特征優(yōu)選策略實現(xiàn)了一種特征自適應(yīng)的用戶用電行為分析方法,完成優(yōu)化的用戶用電行為分析。通過電網(wǎng)實際用電數(shù)據(jù)驗證了所提策略能提高聚類準(zhǔn)確率和減少計算復(fù)雜性的有效性。
【圖文】：

個用電特征ｘ的評價值，其值域為［０，１］；Ｉ′（ｘ；ｃ）為用電特征ｘ與用戶類別ｃ的歸一化互信息；Ｊ（Ｙ）為優(yōu)選特征子集Ｙ的評價函數(shù)；Ｊ（ｙ）為優(yōu)選特征子集中特征ｙ的評價函數(shù)。該評價函數(shù)對用電特征所算得的評價值越大則認(rèn)為該用電特征對于用戶用電行為的分析越有效。故對優(yōu)選所得用電行為特征子集Ｙ的評價Ｊ（Ｙ）為子集中所有特征的評價值之和。２基于特征優(yōu)選的用電行為分析２．１用電行為特征優(yōu)選策略用電行為特征的選擇流程如圖１所示。圖１用電行為特征優(yōu)選策略Ｆｉｇ．１Ｏｐｔｉｍａｌｓｅｌｅｃｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｂｅｈａｖｉｏｒｆｅａｔｕｒｅ優(yōu)選策略原理如下：首先從所分析的總體用戶中抽取一定數(shù)量的樣本用戶，提取樣本用戶的全體特征，然后根據(jù)評價準(zhǔn)則對樣本用戶的各種特征進行評價，使用啟發(fā)式序列前向搜索方法逐個選取特征，即從空集開始，每次搜索會從當(dāng)前候選子集取出評價值最大的特征放置到已選特征集中，，直至已選特征集的性能達到要求。即所選特征ｙ為：ｙ＝ａｒｇｍａｘ｛Ｊ（ｘ）｝（８）此方法能同時兼顧計算效率與選擇效果，實現(xiàn)以較小的計算量實現(xiàn)較好的篩選效果。本策略運算終止的性能判別條件定義如式（９）所示，即當(dāng)剩余特征所能提供的信息遠低于其造成的冗余時停止選齲Ｄ＝ｍａｘ｛Ｊ（ｘ）｝Ｊ（Ｙ）≤Ｔ（９）式中：Ｄ為候選特征中最優(yōu)特征的評價值與優(yōu)選特征子集的評價值的比值，當(dāng)其小于所設(shè)閾值Ｔ時選擇結(jié)束，本文所選閾值為０．１。該判別條件判別有效，計算量較小，且無需

第一次特征選擇時各特征子集聚類準(zhǔn)確性對比圖Ｆｉｇ．２Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｄｉａｇｒａｍｏｆｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓｕｂｓｅｔｉｎｆｉｒｓｔｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ對迭代過程中的第二次特征優(yōu)選過程進行一步分析，其結(jié)果見附錄Ａ表Ａ２和圖３，其中日平均負(fù)荷特征作為已選特征無需再次評價。與第一次選擇過程類似，根據(jù)附錄Ａ表Ａ２，本文方法會選用由谷電系數(shù)（編號２）和日平均負(fù)荷組成的特征子集，而由圖４可知使用該特征子集分析，其準(zhǔn)確率遠高于其他特征子集。之后的選擇過程的分析與之類似，不再進一步贅述。結(jié)果表明本文所提策略的評價準(zhǔn)則能很好地反映對應(yīng)特征子集的有效性。依照本文所提優(yōu)選策略分析用電行為特征，所得特征選取序列的編號依次為５，２，３，１，８，６，７，４，若將其依次添加至優(yōu)選特征子集則準(zhǔn)確率的變化趨勢如圖４所示。圖３第二次特征時各特征子集聚類準(zhǔn)確性對比圖Ｆｉｇ．３Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｄｉａｇｒａｍｏｆｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓｕｂｓｅｔｉｎｓｅｃｏｎｄｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ圖４特征選擇過程中準(zhǔn)確率變化趨勢Ｆｉｇ．４Ａｃｃｕｒａｃｙｃｈａｎｇｅｔｒｅｎｄｉｎｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ圖４中隨著優(yōu)選特征子集中所選特征的增加，準(zhǔn)確率逐漸上升，但由于特征間關(guān)聯(lián)密切，增加特征所提供有效信息減少，冗余信息增加，上升幅度逐漸減緩，在圖４中特征個數(shù)為４時達到最高。當(dāng)特征個數(shù)達到５個時準(zhǔn)確率出現(xiàn)了下降，因

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本文編號：2586053