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期刊文章详细信息

面向售电侧改革的用户分层聚类与套餐推荐方法  ( EI收录)  

Electricity-Retail-Market-Reform Oriented Recommendation Method of User’s Hierarchical Clustering and Pricing Packages

  

文献类型:期刊文章

作  者:孙毅[1] 顾玮[1] 李彬[1] 崔灿[1] 孙辰军[2] 郑爱霞[3]

机构地区:[1]华北电力大学电气与电子工程学院,北京市昌平区102206 [2]国网河北省电力公司,河北省石家庄市050000 [3]国网江苏省电力公司电力科学研究院,江苏省南京市210000

出  处:《电网技术》

基  金:国家电网公司科技项目(智能电网用户行为理论与互动化模式研究)~~

年  份:2018

卷  号:42

期  号:2

起止页码:447-454

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:针对售电公司实现多样化服务类型,吸引更多用户的需求,提出了一种基于差异化特征提取的用户分层聚类方法,并对传统的k-medoids聚类算法进行改进,实现了聚类数目可变的自适应k-medoids算法。分层聚类中第1层聚类先基于马尔科夫模型提取代表用户用电行为多样性的用电特征,并运用自适应的k-medoids聚类算法实现对用户用电行为多变与否的识别。第2层聚类首先针对第1层聚类得到的各类用户提取差异化的用电特征,接着分别运用合适的聚类算法实现用户的再次分类。最后,为两层聚类后的子类用户推荐合适的电价套餐。实验结果表明,基于该差异化特征提取的分层聚类方法能够为售电公司实现有效的用户差异化套餐推荐服务,进而为吸引更多用户购电、扩大售电公司规模提供技术支撑。

关 键 词:售电侧改革  电价套餐推荐  用户分层聚类  差异化特征提取  自适应k-medoids算法  马尔科夫模型

分 类 号:TM73]

参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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