[发明专利]一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法及装置

权利要求书

1.一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法，其特征在于，该方法包括：

采集电力企业数据库中各类企业能源替代前后相关数据，并进行预处理，作为能源代替数据进行存储；

根据能源代替数据筛选实施能源替代转换的各行业高能耗企业，并将其能源代替数据作为标杆企业样本；

对标杆企业样本进行聚类，得到同类能源替代标杆企业样本集；

识别同类能源替代标杆企业样本集的能源替代相关频繁项集，得到同类能源替代方案频繁项集；

挖掘同类能源替代方案频繁项集中的关联规则；

具体步骤为：提取规则后件只含一个项的所有高置信度规则；

使用在频繁项集产生时计算的支持度计数确定每个规则的置信度；计算公式如下：

使用当前的高置信度规则来产生新的候选规则，得到关联规则；

根据关联规则进行电能替代方案预测中的特征关联和分簇。

2.如权利要求1所述的一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法，其特征在于，在该方法中，采用K均值聚类方法对标杆企业样本进行聚类，得到同类能源替代标杆企业样本集；

所述采用K均值聚类方法对标杆企业样本进行聚类的具体步骤包括：

随机选取k个标杆企业样本作为初始聚类中心；

分别计算剩余标杆企业样本数据到初始聚类中心的距离；

根据距离最小原则，对标杆企业样本数据进行分类，所述分类规则为将每个企业分配给距离它最近的聚类中心；

依据类内平均距离最小原则，计算每个聚类中的新的聚类中心；返回计算剩余标杆企业样本数据到初始聚类中心的距离，直到聚类中心不发生变化。

3.如权利要求1所述的一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法，其特征在于，在该方法中，识别同类能源替代标杆企业样本集的能源替代相关频繁项集的具体步骤包括：

接收同类能源替代标杆企业样本集的属性集合；

根据属性集合中的不同属性，生成单项属性集的集合；

根据单项属性集的集合寻找频繁单项属性集；

执行频繁项集连接，将两个k-1项频繁项集连接生成新的k项集；

将新生成的k项集执行频繁项集剪枝，删除一定不是频繁的k项集；

扫描样本数据库；

判断所有的频繁k项集是否为空，若为空，输出当前找到的所有频繁项集，若不为空，则返回寻找频繁单项属性集。

4.如权利要求3所述的一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法，其特征在于，在该方法中，所述同类能源替代标杆企业样本集的属性集合包括标杆企业能源替代前后的相关用能因素、用能产出效益和环保效益。

5.如权利要求3所述的一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法，其特征在于，在该方法中，所述根据单项属性集的集合寻找频繁单项属性集的具体步骤包括：

接收设定的最小支持度计数阈值；

统计同类能源替代标杆企业样本集的单项属性集的集合中所有元素出现的次数，得到支持度计数，将支持度计数小于最小支持度计数阈值的项集筛除，得到频繁单项属性集。

6.如权利要求3所述的一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法，其特征在于，在该方法中，所述执行频繁项集连接的具体步骤包括：

判断两个k-1项频繁项集是否可连接；

如果两个k-1项频繁项集可连接，则二者生成一个新的k项集。

7.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行如权利要求1-6任一项所述的一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法。

8.一种终端设备，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-6任一项所述的一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法。

9.一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇装置，其特征在于，基于如权利要求1-6任一项所述的一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法，包括：

数据采集模块，被配置为采集电力企业数据库中各类企业能源替代前后相关数据，并进行预处理，作为能源代替数据进行存储；

样本选取模块，被配置为根据能源代替数据筛选实施能源替代转换的各行业高能耗企业，并将其能源代替数据作为标杆企业样本；

聚类模块，被配置为对标杆企业样本进行聚类，得到同类能源替代标杆企业样本集；

频繁项集识别模块，被配置为识别同类能源替代标杆企业样本集的能源替代相关频繁项集，得到同类能源替代方案频繁项集；

特征关联和分簇模块，被配置为挖掘同类能源替代方案频繁项集中的关联规则；根据关联规则进行电能替代方案预测中的特征关联和分簇。