智能小区的商业智能

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1、"#$"年$#月北京邮电大学学报><7?"#$"!第%&卷第&期’()*+,-(./0121+34+150*6178(.9(676,+:;0-0<(==)+1<,71(+6@(-?%&A(?&!!文章编号!$##BC&%"$!"#$""#&C##F]C#]智能小区的商业智能张素香!$?北京邮电大学网络技术研究院#北京$##DBE$"?国网信息通信有限公司#北京$##BE$"摘要!智能电网用电环节中智能小区的建设可以实现电网与用户之间的实时交互响应#提高用户需求侧响应水平#增强用户能效管理#实现电力负荷的削峰填谷?针对智能小区中的用户类型展开研究#

2、基于支持向量机模型#提出了峰时耗电率)负荷率)用户配合度)谷电系数等特征#实验数据来自已建成的智能小区中的用户?实验结果表明#基于支持向量机的电力用户类型判别方法是有效的?关!键!词!商业智能$支持向量机$特征选择中图分类号!;9%F$!!!!文献标志码!HJ63)"#33L"+#;;)%#"*#)"+1#029$+<.226")+&ZgHAJY)CW1,+3!$?I+6717)70(.A07V(*X;0

3、+,$"?Y7,70J*1:I+.(*=,71(+,+:;0-0<(==)+1<,71(+Q(=U,+8P1=170:#/0121+3$##BE$#QR1+,"853+$9*+%Y=,*7<(==)+178<(+67*)<71(+1+7R06=,*7U(V0*<(+6)=U71(+-1+X(.7R06=,*73*1:<,+L*1+3*0,-71=01+70*,<71(+L07V00+7R03*1:,+:0+:C)60*6#1=U*(50:0=,+:*06U(+60U0*.(*=,+<0#0+R,+<0)60*0+0*380..1<10+<8=,+

4、,30=0+7#,+:*0,-1h07R0-(,:U0,X6R,51+3?H+0V,UU*(,

5、,71(+:03*00,+:6((+?MWU0*1=0+7:,7,V0*0<(--0<70:.*(=7R0)60*6(.7R06=,*7<(==)+178?MWU0*1=0+7,-*06)-766R(V7R,7Y@N160..0<7150.(*7R0U(V0**061:0+7)60*78U0?=#&-.$73%L)61+0661+70--130+<0$6)UU(*750<7(*=,

6、采用先进通信技的不断建设和发展#在未来智能小区环节将积累大术构造覆盖小区的通信网络#通过用电信息采集)用量基础用电数据#这些数据具有海量)高频)分散等电服务)小区配电自动化)电动汽车充电)分布式电特点#如何将其转化为有价值的知识以辅助电网企源)需求响应)智能家居等功能的实现以及与小区公业进行数据分析和决策制定是智能用电领域迫切需用设施的信息交互#对用户供用电设备)分布式电源要解决的重要问题?智能小区的体系结构如图$等系统进行监测)分析和控制#实现小区供电智能可所示?靠)服务智能互动)能效智能管理?笔者依托已建的智能小区#对电力领域的商业收稿日期!

7、"#$$C$"C"%基金项目!国家电网公司科技项目作者简介!张素香!$FB%&"#女#副教授#博士后#MC=,1-%h6)W1,+3$E%?<(=?第&期张素香%智能小区的商业智能!!!F&计等方面都有应用?例如#在模式识别方面#对于手’"(’%(’](写字识别)语音识别)文本分类)人脸图像识’&(’E(别)遥感图像分析等问题#Y@N算法在精度上已经超过传统的学习算法或与之不相上下?笔者将Y@N算法应用于电力居民用户分类的研究领域?!!!与其他研究的区别在于%首先#所研究的领域是电力行业的居民用户类型?在智能小区商业智能研究中#居民用户类型的研

8、究是至关重要的#所得的结果将为国网公司未来的营销战略制定提供有力依据$其次#提出了负荷率)峰时耗电率)用户配合度)谷电系数等特征#这些特