[发明专利]一种基于随机森林算法的电动汽车用户聚类方法及装置在审
| 申请号： | 201811463822.8 | 申请日： | 2018-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN109657705A | 公开（公告）日： | 2019-04-19 |
| 发明（设计）人： | 刘亚丽;王旭东;赵新;任国歧;李国栋;洪奕;刘瑜俊;李树鹏;吕金炳;陈培育;胡晓辉;王峥;赵玉新;徐青山;赵迎春 | 申请（专利权）人： | 国网天津市电力公司电力科学研究院;国网天津市电力公司;国家电网有限公司;东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 王来佳 |
| 地址： | 300384 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于随机森林算法的电动汽车用户聚类方法及装置，其技术特点在于：包括以下步骤：步骤1、获取电动汽车充电行为大数据；步骤2、删除不良数据；步骤3、数据预处理；步骤4、设定充电特征目标并选取恰当的变量参数；步骤5、将步骤3预处理后得到的变量数据输入到随机森林算法，并使用经典多维尺度下的坐标表征各个充电行为之间的联系；步骤6、基于步骤5中得到的充电行为二维坐标，在直角坐标系下绘出所有充电行为的经典多维尺度图；步骤7、得到电动汽车用户充电行为的聚类结果；步骤8、对充电行为进行比例、数量方面的评估。本发明为充电行为的判定提供了一种客观且可靠的依据，有助于提高电动汽车需求侧管理的准确性和针对性。 | ||
| 搜索关键词： | 充电行为 电动汽车 随机森林 算法 多维尺度 用户聚类 预处理 电动汽车充电 数据预处理 直角坐标系 变量参数 变量数据 不良数据 充电特征 二维坐标 技术特点 聚类结果 大数据 判定 删除 评估 管理 | ||
【主权项】：
1.一种基于随机森林算法的电动汽车用户聚类方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、获取电动汽车充电行为大数据；步骤2、删除充电行为大数据中的不良数据；步骤3、对剩下的充电行为大数据进行数据预处理；步骤4、分别基于工作日、双休日和节假日的数据，设定需要研究的充电特征目标并选取恰当的变量参数；步骤5、根据步骤4的设定，将步骤3预处理后得到的变量数据输入到随机森林算法，并使用经典多维尺度下的坐标表征各个充电行为之间的联系；步骤6、基于步骤5中得到的充电行为二维坐标，在直角坐标系下绘出所有充电行为的经典多维尺度图；步骤7、根据步骤6中得到的经典多维尺度图的形状特征，对图像进行划分，将密集的点归为同一类，得到电动汽车用户充电行为的聚类结果；步骤8、根据步骤7得到的聚类结果，分析充电行为的特征，对充电行为进行比例、数量方面的评估。
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