本文關(guān)鍵詞：智能電網(wǎng)用戶行為多維度分類方法及其應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著智能電網(wǎng)的全面建設(shè),信息通信技術(shù)與智能電網(wǎng)深度融合,智能用電領(lǐng)域智能化、互動(dòng)化水平顯著提升,信息量海量增加以及電網(wǎng)中新元素的加入,如分布式電源、儲(chǔ)能裝置、電動(dòng)汽車、微網(wǎng)等,使得用戶的行為向多元化發(fā)展。加上電網(wǎng)改革的推進(jìn),售電側(cè)放開使用戶的地位得到顯著提高,對(duì)用戶行為充分了解以提升自己在爭(zhēng)奪用戶資源時(shí)的競(jìng)爭(zhēng)力將是各售電公司亟需解決的問題。因此,全方面的對(duì)用戶行為進(jìn)行研究,通過多個(gè)維度對(duì)用戶進(jìn)行細(xì)分,是滿足售電公司對(duì)不同類型的用戶提供具有針對(duì)性的個(gè)性化增值服務(wù)的有效手段,對(duì)更好實(shí)現(xiàn)“人—網(wǎng)”之間互動(dòng)具有十分重要的意義。首先,本文深入分析現(xiàn)有用戶分類方法的缺陷,通過k-means與余弦相似定理提取用戶的典型用電負(fù)荷曲線,并與群體行為進(jìn)行差異性比較,制定基于負(fù)荷曲線形態(tài)的用戶分類規(guī)則；在此基礎(chǔ)上,根據(jù)用戶的用電特征,提出“進(jìn)化”主元分析法對(duì)負(fù)荷形態(tài)相似的用戶進(jìn)行分類,并與傳統(tǒng)負(fù)荷曲線聚類算法進(jìn)行了對(duì)比分析,驗(yàn)證本文方法對(duì)負(fù)荷形態(tài)相似的用戶進(jìn)行分類的有效性,且效率得到提高,為電力大數(shù)據(jù)分析提供新方法：最后根據(jù)基于負(fù)荷曲線形態(tài)的用戶分類規(guī)則實(shí)現(xiàn)最終分類；其次,利用SAS數(shù)據(jù)分析軟件,研究用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,通過SAS Enterprise Miner進(jìn)行建模,比較了決策樹模型、回歸模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型三種常用的用戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,在三次不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集比例下,利用ROC圖、LIFT圖對(duì)企業(yè)不同推廣人數(shù)比例時(shí)各模型的準(zhǔn)確度進(jìn)行比較,以得到最優(yōu)模型。最后,由于用戶每天的用電情況存在不確定性,包括用戶每天的用電量和用電負(fù)荷曲線都不盡相同,因此簡(jiǎn)單的從用戶用電特性、信用以及用電量來判斷用戶的用電策略引導(dǎo)潛力存在片面性,本文利用模糊綜合評(píng)價(jià)法,從用戶的用電特性、信用以及用電量三個(gè)維度,同時(shí)考慮每個(gè)用戶每天用電情況的不確定性,考察用戶的用電策略引導(dǎo)的潛力,得到每個(gè)用戶的用電策略引導(dǎo)潛力值,實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶真正意義上的細(xì)分,為售電公司對(duì)用戶進(jìn)行用電策略引導(dǎo)提供直觀的數(shù)據(jù)支持。
【關(guān)鍵詞】：用電特征 信用風(fēng)險(xiǎn) 用電策略 用戶分類
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM76
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-23
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外智能用電發(fā)展12-18
• 1.2.1 國外智能用電發(fā)展12-16
• 1.2.2 國內(nèi)智能用電發(fā)展16-18
• 1.3 國內(nèi)外電力用戶分類研究現(xiàn)狀18-19
• 1.4 本文研究內(nèi)容19-23
• 2 電力用戶負(fù)荷分類研究23-39
• 2.1 電力系統(tǒng)負(fù)荷分類現(xiàn)狀23-24
• 2.2 智能電網(wǎng)下用戶分類研究24-38
• 2.2.1 電力用戶負(fù)荷曲線分類研究25-31
• 2.2.2 用戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)31-38
• 2.2.3 用戶實(shí)測(cè)用電量分類38
• 2.3 本章小結(jié)38-39
• 3 基于“進(jìn)化”主元分析法的新型用戶分類研究39-53
• 3.1 “進(jìn)化”主元分析法39-43
• 3.1.1 主元分析法原理40
• 3.1.2 主元分析用于智能用電數(shù)據(jù)用戶分類基本思想40-41
• 3.1.3 “進(jìn)化”主元分析法對(duì)用戶分類步驟41-43
• 3.2 基于智能用電數(shù)據(jù)的算例驗(yàn)證43-49
• 3.2.1 基于“進(jìn)化”主元分析法的用戶負(fù)荷曲線分類結(jié)果分析43-47
• 3.2.2 與傳統(tǒng)負(fù)荷曲線聚類方法對(duì)比分析47-49
• 3.3 “進(jìn)化”主元分析法在智能電網(wǎng)下的應(yīng)用49-51
• 3.3.1 基于“進(jìn)化”主元分析法用戶分類應(yīng)用49-50
• 3.3.2 基于海量用電數(shù)據(jù)的新型用戶分類流程初步設(shè)計(jì)50-51
• 3.4 本章小結(jié)51-53
• 4 用戶信用風(fēng)險(xiǎn)方法評(píng)估策略研究53-67
• 4.1 信用風(fēng)險(xiǎn)的含義53
• 4.2 信用風(fēng)險(xiǎn)模型評(píng)估方法53-55
• 4.3 基于數(shù)據(jù)挖掘的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估策略及預(yù)測(cè)55-66
• 4.3.1 數(shù)據(jù)挖掘軟件選取55-58
• 4.3.2 SAS/EM用戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程58-61
• 4.3.3 基于SAS的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究結(jié)果分析61-65
• 4.3.4 用戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)預(yù)測(cè)65-66
• 4.4 本章小結(jié)66-67
• 5 基于模糊綜合評(píng)價(jià)的用戶用電策略引導(dǎo)潛力分析67-75
• 5.1 模糊綜合評(píng)價(jià)法原理67-69
• 5.2 模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)電力用戶用電策略引導(dǎo)潛力評(píng)價(jià)案例69-73
• 5.2.1 用戶用電策略引導(dǎo)潛力指標(biāo)體系及權(quán)重的確定69-70
• 5.2.2 模糊矩陣的確定70-71
• 5.2.3 用戶用電策略潛力值的確定71-73
• 5.3 本章小結(jié)73-75
• 6 總結(jié)與展望75-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果81-85
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集85

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