[发明专利]一种基于典型用户的居民电费套餐推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于典型用户的居民电费套餐推荐方法，其特征是，包括如下步骤：

获取居民用户的设备用电信息，提取各设备的用电特征集合；

基于设备用电特征与用户特征之间的关系，求解典型用户集合；其中，所述典型用户集合包含多个具有设备用电特征一致性的用户类；

以单位电价最小化为目标，针对不同的电费套餐，求解典型用户设备的标杆用电策略，根据所述标杆用电策略确定待推荐的电费套餐；

求解典型用户集合包括：

采用决策树反映设备用电特征与用户特征之间的映射关系；

采用深度优先搜索算法，通过决策树预剪枝实现对典型用户的搜索；

所述决策树的构建方法为：

将提取的设备用电特征与用户相关联；

构建伪用户集合：从每个设备的用电特征集合中，各随机选出一个特征向量，组合成一个伪用户；

通过决策树模型描述伪用户集合，其中，根节点为设备1的某一特征向量，各层子节点为设备2到设备n的特征向量，叶节点表示是否对应实际用户的用电模式；

根据设备j的某一特征向量k与设备j+1的任一特征向量s对应的实际居民用户集合是否有交集，确定这两个节点之间的邻接关系；

通过决策树预剪枝实现对典型用户的搜索包括：

将决策树中节点间不存在关联的树枝剪除，即为典型用户集合。

2.如权利要求1所述的一种基于典型用户的居民电费套餐推荐方法，其特征是，提取各设备的用电特征集合包括：

获取各设备的启停时刻，得到每个用户各个设备的开启时刻矩阵和关闭时刻矩阵；

对于各个设备的开启时刻矩阵和关闭时刻矩阵，分别基于模糊聚类获取各设备的聚类中心构成该设备的用电特征集合，其中，最佳聚类数根据设备之间的隶属度确定。

3.如权利要求1所述的基于典型用户的居民电费套餐推荐方法，其特征是，以单位电价最小化为目标，针对不同的电费套餐，求解典型用户的标杆用电策略包括：

以单位电价最小化为目标，构建电费套餐推荐模型；

采用粒子群算法求解模型，得出备选电费套餐对应的标杆用电策略，并据此向用户推荐电费套餐。

4.如权利要求3所述的基于典型用户的居民电费套餐推荐方法，其特征是，采用粒子群算法求解模型包括：

粒子群算法中的每个粒子表示典型用户的一种用电策略，将求解过程描述为一个双层循环：

内层循环求解用户在使用某一套餐时达到电费最小化的用电策略；粒子群以单位电价最小化为优化目标进行更新，优化变量为典型用户的可调整设备的启动时刻矩阵；

外层循环遍历备选电费套餐集合，确定使电费达到最小化的套餐及相应的标杆用电策略。