【摘 要】
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随着能源互联网及智能用电技术的发展，深入了解电力用户群体特征，并提供精准电力服务，成为“互联网＋”智慧能源的重要研究内容。通过对售电体积累的用户社会属性、用电行为等大数
【机 构】
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国网河南省电力公司经济技术研究院,郑州大学机械工程学院,河南省科学院应用物理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金民航联合研究重点支持项目(U1333201);河南省基础与前沿技术研究计划项目(112300410090)
论文部分内容阅读
随着能源互联网及智能用电技术的发展，深入了解电力用户群体特征，并提供精准电力服务，成为“互联网＋”智慧能源的重要研究内容。通过对售电体积累的用户社会属性、用电行为等大数据进行分析，构建用户间相似度权重模型，提出基于“用户-标签”二元网络的相似群体识别方法，并通过群体分析获取群属性和典型负荷特征，预测新入网用户的用电行为。该方法通过对标签数据的分析，便于发现群体中的重要用户，为互联网售电体实施个性化用电服务和增值服务推荐提供支撑，进而提升电力服务质量。
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