本發(fā)明屬于智能用電技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下新入網(wǎng)電力用戶用電模式預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)：

隨著國(guó)家能源互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略及電力體制改革政策的不斷推進(jìn)，電力市場(chǎng)化改革方向日漸明晰。電力用戶在互聯(lián)網(wǎng)售電平臺(tái)上購(gòu)電和用電增值服務(wù)，具有種類豐富的用戶數(shù)據(jù)，包括用人口、住房面積、房屋市場(chǎng)均價(jià)、加熱類型等用戶屬性數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)售電體可以對(duì)各種用戶數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分類、定量劃分區(qū)間，形成定義用戶的標(biāo)簽表，據(jù)此將用戶分類并對(duì)用戶群體的用電行為偏好和互聯(lián)網(wǎng)行為偏好進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。

在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，多售電體形成競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，需要充分識(shí)別用戶的屬性標(biāo)簽，并對(duì)用戶的用電模式和行為偏好進(jìn)行預(yù)測(cè)評(píng)估，以便為用戶提供個(gè)性化用電服務(wù)，提升服務(wù)質(zhì)量，增強(qiáng)用戶粘性。目前，對(duì)用電模式的分析主要是基于用戶大量的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，利用聚類等數(shù)據(jù)分析方法，識(shí)別用戶的用電模式，但對(duì)于沒有歷史用電負(fù)荷數(shù)據(jù)的用戶，難以進(jìn)行用電模式的評(píng)估，不利于售電體為新用戶提供個(gè)性化服務(wù)。

因此，售電體如何在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下通過(guò)分析電力用戶群體性行為，預(yù)測(cè)新入網(wǎng)用戶用電模式，并為新入網(wǎng)用戶推薦用電套餐或者用電增值服務(wù)，是一個(gè)急需解決的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下新入網(wǎng)電力用戶用電模式預(yù)測(cè)方法，能根據(jù)用戶屬性標(biāo)簽，形成相似用戶群體，并通過(guò)分析相似用戶群體用電模式特征，預(yù)估新入網(wǎng)用戶用電模式。從而幫助售電體第一時(shí)間為用戶推薦高效的用電套餐或用電增值服務(wù)。

本發(fā)明的目的是以下述方式實(shí)現(xiàn)的：

一種互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下新入網(wǎng)電力用戶用電模式預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：

（1）構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)用戶已有用戶與其標(biāo)簽的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，所述關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中用戶以節(jié)點(diǎn)表示；

（2）分別計(jì)算每個(gè)已有用戶和新入網(wǎng)用戶之間的相同標(biāo)簽個(gè)數(shù)W，將W中的元素按數(shù)值大小進(jìn)行降序排序，然后將與W中的元素降序順序?qū)?yīng)的已有用戶進(jìn)行排序，取前M個(gè)已有用戶形成用戶群A，

W表示已有用戶與新入網(wǎng)用戶的相同標(biāo)簽數(shù)目的向量；

（3）計(jì)算用戶群A中任意兩用戶之間相同標(biāo)簽的個(gè)數(shù)N_ij和該兩節(jié)點(diǎn)所代表的用戶的用電行為相似度S_ij，然后計(jì)算該兩節(jié)點(diǎn)之間的相互關(guān)系權(quán)重：

QUOTE其中，i、j分別表示兩個(gè)不同節(jié)點(diǎn),

按α的數(shù)值大小，取前K個(gè)A用戶群形成用戶群B；

（4）計(jì)算用戶群B中用戶日負(fù)荷曲線的平均值作為新入網(wǎng)用戶的用電模式預(yù)測(cè)值。

所述步驟（3）中用電行為相似度S_ij的計(jì)算方法為：

計(jì)算用戶i的日負(fù)荷曲線中各小時(shí)的平均負(fù)荷，組成用戶日均負(fù)荷向量L_i；

計(jì)算用戶j的日負(fù)荷曲線中各小時(shí)的平均負(fù)荷，組成用戶日均負(fù)荷向量L_j；

所述用電行為相似度S_ij為：

QUOTE。

所述用戶的標(biāo)簽包括用戶屬性數(shù)據(jù)、上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)、用電行為數(shù)據(jù)。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益結(jié)果是：在沒有用戶歷史負(fù)荷的情況下，通過(guò)用戶的屬性標(biāo)簽，結(jié)合相似用戶群分析，預(yù)測(cè)新入網(wǎng)用戶的用電模式，進(jìn)而幫助售電體為新用戶提供個(gè)性化用電服務(wù)推薦。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明的新入網(wǎng)用戶用電模式預(yù)測(cè)方法流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合圖1和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。

在進(jìn)行預(yù)測(cè)之前，首先，需要根據(jù)已入網(wǎng)用戶的電力、電量數(shù)據(jù)提取特征量進(jìn)而得到已入網(wǎng)用戶的所有日負(fù)荷曲線；其次，對(duì)每個(gè)用戶分配標(biāo)簽。標(biāo)簽是指用戶屬性數(shù)據(jù)（人口、住房面積、房屋市場(chǎng)均價(jià)、加熱類型等）、用電行為數(shù)據(jù)（歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)）、上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)（購(gòu)買業(yè)務(wù)類型、用電報(bào)告閱讀狀態(tài)、需求響應(yīng)情況、用戶信用等），可以對(duì)各種用戶數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分類、定量劃分區(qū)間，形成每個(gè)已入網(wǎng)用戶的標(biāo)簽表。

然后，對(duì)新入網(wǎng)用戶的用電模式進(jìn)行預(yù)測(cè)。具體包括以下步驟：

STP1：構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)用戶已有用戶與其標(biāo)簽的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)用戶，同時(shí)為新入網(wǎng)用戶分配合適的標(biāo)簽。

STP2：分別計(jì)算每個(gè)已有用戶和新入網(wǎng)用戶之間的相同標(biāo)簽個(gè)數(shù)的向量W，將W內(nèi)的元素按數(shù)值的大小進(jìn)行降序排序，然后將與W中的元素降序順序?qū)?yīng)的已有用戶進(jìn)行排序，獲取與新入網(wǎng)用戶相同標(biāo)簽個(gè)數(shù)降序排列的已有用戶排序，提取前W中前M個(gè)元素對(duì)應(yīng)的M個(gè)已有用戶形成用戶群A，該用戶群A為與新入網(wǎng)用戶最相似的相似用戶群。

STP3：計(jì)算用戶群A中任意兩用戶之間相同標(biāo)簽的個(gè)數(shù)N_ij和該兩節(jié)點(diǎn)所代表的用戶的用電行為相似度S_ij，然后計(jì)算該兩節(jié)點(diǎn)之間的相互關(guān)系權(quán)重：

QUOTE其中，i、j分別表示兩個(gè)不同節(jié)點(diǎn),

按α的數(shù)值大小，取前K個(gè)A用戶群形成用戶群B。其中K為互聯(lián)網(wǎng)售電體的設(shè)定值。

STP4：計(jì)算用戶群B中用戶日負(fù)荷曲線的平均值作為新入網(wǎng)用戶的用電模式預(yù)測(cè)值。

上述的STP3中，用電行為相似度S_ij的計(jì)算方法為：

首先計(jì)算計(jì)算用戶i的所有日負(fù)荷曲線中各小時(shí)的平均負(fù)荷，組成用戶日均負(fù)荷向量L_i；計(jì)算用戶j的所有日負(fù)荷曲線中各小時(shí)的平均負(fù)荷，組成用戶日均負(fù)荷向量L_j；A中兩用戶的日負(fù)荷曲線為兩個(gè)用戶日均負(fù)荷曲線的平均值。

此時(shí)用電行為相似度S_ij為：

QUOTE。

假設(shè)某個(gè)實(shí)施例中計(jì)算出的

L_i=[2,3,4,5,4,6,4,7,5,6,4,3,5,9,5,6,4,3,7,2,1,3,2,1],

L_j=[1,2,4,5,4,6,4,7,8,2,4,3,5,6,5,7,4,3,6,2,1,2,2,1],

則它們的用電行為相似度為

兩節(jié)點(diǎn)相互關(guān)系權(quán)重表示為

QUOTE。

以上所述的僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明整體構(gòu)思前提下，還可以作出若干改變和改進(jìn)，這些也應(yīng)該視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。