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一种基于用户行为模式聚类的电力客户诉求热点分析方法及系统 

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申请/专利权人:国网江苏省电力有限公司营销服务中心

摘要:一种基于用户行为模式聚类的电力客户诉求热点分析方法及系统,包括:获取用户负荷数据,并对用户负荷数据进行预处理,构建负荷数据集;对负荷数据集进行降维构成低维数据集,并对低维数据集中的数据特征进行加权,构建负荷特征集;基于SSE指标和簇内离散度构建联合参数指标,选取聚类算法的初始聚类簇数;对萤火虫算法进行改进,来优化聚类算法初始中心的确定;根据确定的聚类算法初始中心和构建的负荷特征集,来构建聚类分析模型。本发明通过对电力客户负荷特征的优化提取和聚类分析过程的改进,使用台区实测电力客户负荷数据进行算例分析,提取用户行为模型,有助于电力公司进行对不同类别电力客户的个性化管理。

主权项:1.一种基于用户行为模式聚类的电力客户诉求热点分析方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤1:获取用户负荷数据,并对获取的用户负荷数据进行预处理,来构建负荷数据集;步骤2:对步骤1构建的负荷数据集进行降维构成低维数据集,并对低维数据集中的数据特征进行加权,来构建负荷特征集;步骤3:基于SSE指标和簇内离散度构建联合参数指标,选取聚类算法的初始聚类簇数;步骤4:基于步骤3确定的聚类算法的初始聚类簇数,对萤火虫算法进行改进,来优化聚类算法初始中心的确定;步骤5:根据步骤4确定的聚类算法初始中心和步骤2构建的负荷特征集,来构建聚类分析模型,划分不同的电力客户,从而识别不同的客户需求。

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