[发明专利]基于大数据分析的电力用户分析方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例公开了一种基于大数据分析的电力用户分析方法、装置及电子设备。其中的方法包括：根据预先设定的多个至少基于两个维度生成的用户标签，为电网中的每一用户匹配对应的用户标签，并以每一用户作为网络节点，构建电力用户及其标签的关系网络；计算所述关系网络中任意两节点间的相关度；依据网络中任意两节点间的相关度，对节点进行合并，形成多个用户群；确定所述每一用户群的群标签属性和用电行为特征。本发明便于为电力用户提供个性化用电服务、精准实施需求响应策略、深入发掘客户价值。

技术领域

本发明涉及电力领域，尤其涉及一种基于大数据分析的电力用户分析方法、装置及电子设备。

背景技术

当前，随着能源互联网及智能用电技术的发展，深入了解电力用户群体特征，并提供精准电力服务，成为“互联网+”智慧能源的重要研究内容。

目前，对电力用户群体分析方法多是基于历史负荷数据，建立基于人工智能方法的负荷识别和预测模型，再利用聚类的方法实现基于用电行为的用户群体分析，或是基于行业或领域等用户属性将电力用户进行细分，进而形成群体属性的关系。这些分类方法往往一个群体中的用户只包含了个别共同属性，难以真正形成包含个体属性用电行为和互联网行为等多种属性的相似用户群体，进而影响基于群体特征的用户用电行为分析预测模型的构建。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于大数据分析的电力用户分析方法、装置及电子设备，至少部分的解决现有技术中存在的问题。

第一方面，本发明实施例提供了基于大数据分析的电力用户分析方法，包括：

根据预先设定的多个至少基于两个维度生成的用户标签，为电网中的每一用户匹配对应的用户标签，并以每一用户作为网络节点，构建电力用户及其标签的关系网络；

计算所述关系网络中任意两节点间的相关度；

依据网络中任意两节点间的相关度，对节点进行合并，形成多个用户群；

确定所述每一用户群的群标签属性和用电行为特征。

根据本发明基于大数据分析的电力用户分析方法实施例的一种具体实现方式，还包括：

接收新用户信息，依据所述预先设定的多个用户的标签，确定与新用户关联的标签；

依据所述用户群的群标签属性和用电行为特征，确定所述新用户所归属的用户群；

预测新用户用电负荷量。

根据本发明基于大数据分析的电力用户分析方法实施例的一种具体实现方式，所述用户标签基于用户社会属性和用户用电行为生成。

根据本发明基于大数据分析的电力用户分析方法实施例的一种具体实现方式，所述计算所述关系网络中任意两节点间的相关度为：

依据预先设定的网络节点间相互关系权重模型，计算所述关系网络中任意两节点间的关系权重；其中，所述相互关系模型为：

α＝N_ij×S_ij

i表示第i个用户；

j表示第j个用户；

α为所述关系网络中任意两节点，用户i和用户j的相互关系权重；

N_ij为所述关系网络中任意两节点，用户i和用户j之间相同标签的个数；

S_ij为权重因子，其为所述关系网络中任意两节点，用户i和用户j用电行为相似度；

并且，所述用电行为相似度S_ij通过如下方式确定：