[发明专利]一种基于模糊C均值模型的电水气用能行为分析方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊C均值模型的电水气用能行为分析方法，属于电力技术领域。目前应用的用户用能分析方法由于缺乏用户用水、用气数据，分析效果较差，无法实现对居民用户用能的分类与离群用户区分，工作效率较低，可能对供能企业造成较大损失。本发明提供通过采集电、水、气数据，利用大数据并行计算技术对每一个用户的用能情况进行分析，利用用户日用电量、用水量、用气量等数据，构建电水气融合数据矢量，通过聚类算法实现用户聚类，达到对居民用户用能的分类与离群用户区分的目的，并能够对离群用户进行研究是否出现窃电、漏水等用能异常，提高工作效率和减少供能企业损失。

主权项

1.一种基于模糊C均值模型的电水气用能行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、根据采集的水、电、气示度计算每日用能量；步骤2、对用户用能量进行清洗，去除明显超出正常数据范围的异常数据；步骤3、将用电量，用水量，用气量组成三维的用能数据作为该用户每日的用能数据，并根据聚类周期，构筑数据矢量；步骤4、用0与1之间的随机数构建初始隶属矩阵；步骤5、计算每个聚类类别的初始聚类中心，得到所有的聚类中心则转到步骤8，如果没有计算完所有的聚类中心则进行步骤6；步骤6、计算代价函数值，当代价函数的值小于给定的阈值，或者它相比上次代价函数的改变量小于某阈值，则算法停止，输出隶属度矩阵；步骤7、计算新的隶属度矩阵U，返回步骤5；步骤8、根据得到隶属度矩阵，采用最大化隶属度矩阵准则对居民用户用能进行类别标记确定每个用户所属的类别，达到对居民用户用能的分类与离群用户区分的目的，并在后续对离群用户异常行为进行分析。