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基于Affinity propagation和K-means算法的电力大用户细分方法分析
被引量:
37
1
作者
魏小曼
余昆
+3 位作者
陈星莺
颜拥
张爽
景伟强
《电力需求侧管理》
2018年第1期15-19,35,共6页
电力大用户是供电企业的重点用户,其在电力市场环境下的潜在价值以及发展趋势与供电企业的利益密切相关。为了识别出有价值的大用户行为与价值特征,提出基于近邻传播(Affinity propagation,AP)和K-means算法相结合的电力大用户细分方法...
电力大用户是供电企业的重点用户,其在电力市场环境下的潜在价值以及发展趋势与供电企业的利益密切相关。为了识别出有价值的大用户行为与价值特征,提出基于近邻传播(Affinity propagation,AP)和K-means算法相结合的电力大用户细分方法。首先,从现有指标中提取出关键细分指标,并考虑电力大用户近期和长期的电费增长率,提出评估大用户发展潜力的细分指标;其次,将AP和K-means 2种算法相结合,基于细分指标对电力大用户进行细分,以解决寻找初始聚类中心以及聚类数的问题,同时避免K-means聚类时容易陷入局部最优的问题;算例分析以浙江某地区的用户数据为基础进行算例分析,验证所提出的电力大用户细分方法切实可行。
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关键词
大
用户
细分
细分指标
聚类算法
用户特征群
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职称材料
题名
基于Affinity propagation和K-means算法的电力大用户细分方法分析
被引量:
37
1
作者
魏小曼
余昆
陈星莺
颜拥
张爽
景伟强
机构
河海大学能源与电气学院
国网浙江省电力公司电力科学研究院
出处
《电力需求侧管理》
2018年第1期15-19,35,共6页
文摘
电力大用户是供电企业的重点用户,其在电力市场环境下的潜在价值以及发展趋势与供电企业的利益密切相关。为了识别出有价值的大用户行为与价值特征,提出基于近邻传播(Affinity propagation,AP)和K-means算法相结合的电力大用户细分方法。首先,从现有指标中提取出关键细分指标,并考虑电力大用户近期和长期的电费增长率,提出评估大用户发展潜力的细分指标;其次,将AP和K-means 2种算法相结合,基于细分指标对电力大用户进行细分,以解决寻找初始聚类中心以及聚类数的问题,同时避免K-means聚类时容易陷入局部最优的问题;算例分析以浙江某地区的用户数据为基础进行算例分析,验证所提出的电力大用户细分方法切实可行。
关键词
大
用户
细分
细分指标
聚类算法
用户特征群
Keywords
large user segmentation
segmentation index
clustering algorithm
user characteristic group
分类号
F274 [经济管理—企业管理]
F426.61 [经济管理—产业经济]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Affinity propagation和K-means算法的电力大用户细分方法分析
魏小曼
余昆
陈星莺
颜拥
张爽
景伟强
《电力需求侧管理》
2018
37
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