基于时间特性的电力用户行为意图挖掘方法

电力用户行为数据具有复杂性和多样性,因此用户行为数据呈现出极大的差异性和不确定性,导致电力用户行为意图挖掘难度增加、挖掘率较低。本文针对上述现象,提出基于时间特性的电力用户行为意图挖掘方法。通过预处理和降维方式处理电力用户行为负荷数据,利用先进的特征提取技术,在处理后的数据中提取电力用户行为意图特征,考虑时间特性,揭示电力用户行为背后的意图和规律,以达到挖掘电力用户行为意图的目的。试验结果表明,本文方法能够将复杂的电力用户行为负荷数据转化为有价值的意图特征,挖掘率较高,有助于理解用户的日常用电模式,为电力系统的优化调度和资源配置提供有力支持。