基于SVD和改进系统聚类算法的工商业用户用电行为分类研究

摘要

随着现代电力系统以及智能电网的快速发展,用电信息采集系统的大量建成,用户的实时用电负荷能够更容易掌握.挖掘大量数据中的用户用电特性,进而优化智能用电管理.以国内典型工商业用户的用电数据作为研究样本,首先采用回归插补法对用电数据进行预处理;再采用奇异值分解法(SVD)对数据进行提取和降维;最后基于改进系统聚类算法对工商业用户用电行为进行聚类,将工商业用户分成四个种类,并开展特性分析和对比.研究结论为进一步进行电力需求、负荷预测分析、异常检测与差异化服务提供了帮助.