互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下電力用戶群體分析——特征分析
7.2.3相似用戶群體特征分析
在識別和構(gòu)建相似用戶群體后,一方面可以如圖7-7所示,分析和獲得群標簽屬性和用電行為特征,用以表征電力用戶群體行j為,實現(xiàn)售電主體面向群體的銷售決策;另一方面,相似用戶群體的屬性包含了個體用戶的行為刻畫,能夠幫助售電主體預(yù)測用戶個體的用電行為,實現(xiàn)面向用戶的電力精準消費。其中,群體標簽為群用戶共同擁有的標簽類型,從群識別過程可以獲得;群典型負荷向量L反映了群體共同的用電行為特征,計算方法為
式中:Li為用戶i的日負荷向量;N為群中用戶的數(shù)量。
通過群分析預(yù)測個體用戶的用電行為,主要體現(xiàn)在對其負荷向量的預(yù)測,對于新入網(wǎng)用戶j,為了預(yù)測其用電行為特征,需要先識別該用戶屬于的群體,方法為分別計算用戶j與所有群的相同標簽個數(shù),數(shù)值最大的群則為j的歸屬群,其負荷向量為
式中:Li為所屬群中與j相同標簽個數(shù)最多的K個用戶的負荷向量:K 為售電主體設(shè)定值,小于N。
利用河南省某地區(qū)抽樣1000戶居民的用電行為刻畫數(shù)據(jù),進行相似識別,分析群體特征。
(1)電力用戶標簽體系和二元網(wǎng)絡(luò)。如表7-2所示,用戶標簽體系主要包含家庭人口、住房面積、房屋均價、熱源類型、用戶信用、購電渠道等內(nèi)容。構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),如圖7-9所示為每個用戶賦予相應(yīng)的標簽,形成“用戶標簽”二元網(wǎng)絡(luò)。
表7-2 電力用戶標簽體系
(2)相似用戶群體識別與分析。利用表7-2所述的相似用戶群體分析方法,設(shè)定群用戶數(shù)量N=50,識別出相似用戶群體的共同標簽特征包括:2~3人、60~90㎡、7000~12000元/㎡、燃氣、市政熱力。利用式(7-7)計算出群體的典型日負荷向量,與50戶個體負荷向量各個小時的均方根誤差均值見圖7-11,各時刻平均為3.2%,表明群體典型日負荷向量與個體負荷向量誤差較小,較為準確地體現(xiàn)了群體中個體普遍的用電行為特征。因此,群體識別方法能夠有效識別出具有相似用電行為的用戶群體。
圖7-11群體典型負荷與個體負荷均方根誤差
為了進一步驗證通過對相似用戶群體的分析可以用于預(yù)測新入網(wǎng)用戶的用電行為特征,隨機取實驗樣本以外的一個用戶樣本,提取樣本用戶標簽后,尋找與該用戶相同標簽數(shù)量最多的用戶群作為該用戶的歸屬群,再分別計算該用戶與歸屬群中其他用戶的相同標簽個數(shù),取數(shù)值最10個用戶,計算其平均日負荷向量,作為該用戶的負荷向量預(yù)側(cè)值。如圖7-12所示,預(yù)測負荷值的曲線與實際值的曲線趨勢相似,其均方根誤差平均值為5.3%,結(jié)果表明,基于相似群體分類結(jié)果,利用新入網(wǎng)用戶的屬性標簽,可以有效預(yù)測用戶的用電行為趨勢特征,對于售電主體以用戶為中心實施基于互聯(lián)網(wǎng)的精準消費、制定需求響應(yīng)策略優(yōu)化等具有支撐作用。
電力用戶相似群體識別與特征分析方法。針對電力用戶用電行為和社會屬性特征,建立用戶標簽體系及“用戶一標簽”二元網(wǎng)絡(luò),并以標簽對比結(jié)果為基礎(chǔ),將用戶歷史負荷相似度作為動態(tài)系數(shù)修成標簽對比結(jié)果,構(gòu)建用戶相互關(guān)系權(quán)重模型,作為衡量用戶相似度識別的標準在二元網(wǎng)絡(luò)中聚合用戶形成相似群體,進而獲得群屬性標簽和典型負荷特征,最后以相似群體為基礎(chǔ),基于新入網(wǎng)用戶屬性標簽將其歸入相似群,并進一步預(yù)測新用戶的用電行為特征。仿真算例表明,該方法通過對標簽數(shù)據(jù)的分析,可以得到相似用戶群體,準確提取相似用戶群用電行為特征以及發(fā)現(xiàn)群體中的重要用戶,并預(yù)測新入網(wǎng)用戶的負荷曲線趨勢,便于售電主體為電力用戶提供個性化用電服務(wù)、精準實施需求響應(yīng)策略、提升電網(wǎng)能效。
圖7-12負荷預(yù)測對比圖

責(zé)任編輯:電力交易小郭
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