[发明专利]基于K均值聚类算法的能源企业关键用户识别分析方法在审
| 申请号： | 201910466973.7 | 申请日： | 2019-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110175199A | 公开（公告）日： | 2019-08-27 |
| 发明（设计）人： | 潘智俊;何维国;谢邦鹏;赵文恺;万嘉琳;刘晓鹏;郭璟;汪洋;秦超逸;刘凯;王汝英;董建强 | 申请（专利权）人： | 国网上海市电力公司;天津市普迅电力信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06K9/62;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 徐雯琼;章丽娟 |
| 地址： | 200122 上海市浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于K均值聚类算法的能源企业关键用户识别分析方法，包含：依据设定区域范围内能源用户的年度总电量数据，筛选出N个高净值能源用户；获取N个高净值能源用户的年度总电费和年均峰时段电量占比数据，并依据年度总电费数据将N个高净值能源用户分为一般大用户和关键用户；对关键用户的年均峰时段电量占比数据进行标准化；采用K均值聚类法对关键用户的年均峰时段电量占比数据进行分类，得到两类关键用户，从用能特性、区域分布、行业属性对两类关键用户进行现状分析及趋势分析，并提供相应的综合能源服务指导。本发明能有效识别能源企业各类关键用户，使能源企业关键用户分类结果更加准确，更好地提供技术支持和指导。 | ||
| 搜索关键词： | 关键用户 能源用户 时段电量 能源 分类结果 服务指导 技术支持 趋势分析 区域分布 现状分析 行业属性 有效识别 综合能源 大用户 总电量 标准化 分析 筛选 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于K均值聚类算法的能源企业关键用户识别分析方法，其特征在于，包含以下步骤：S1、依据设定区域范围内能源用户的年度总电量数据，筛选出N个高净值能源用户；S2、获取所述N个高净值能源用户的年度总电费和年均峰时段电量占比数据，并依据年度总电费数据将所述N个高净值能源用户分为一般大用户和关键用户；S3、将所述步骤S2中得到的关键用户的年均峰时段电量占比数据进行标准化，并计算得到标准化后的数据；S4、采用K均值聚类法对所述关键用户的年均峰时段电量占比数据进行分类，得到第一类关键用户和第二类关键用户；S5、将所述步骤S4中的第一类关键用户和第二类关键用户从不同维度进行现状分析及趋势分析，并提供相应的综合能源服务指导。
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