居民用户用电的聚类分析.pdf

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1、180电力与能源第37卷第2期2016年4月居民用户用电的聚类分析张进，徐苒茨。～，徐健，黄珉皓(1．国网上海市电力公司浦东供电公司，上海200122；2．复旦大学计算机科学技术一～学院～一～～，～上～一～一～海一～_～一曼～一～咄2Ⅲ一01～一～一2一0．3～_一耋一；一m～一．一劬～一3．网络信息安全审计与监控教育部工程研究中心，201203；4．上海东捷建f2(集团)有限公司，上海201203)摘要：认为新一轮的用电增长引发的问题和矛盾严重威胁到电力系统的安全运营。电力部门必须加强对于用电情况的分析和预测，妥善地规划电力系统的建设和发展。居民用户

2、是用电群体中最具代表性和规律性的一类，针对这些问题和矛盾，提出了对居民用电情况进行分析。而在分析过程中，采用了聚类算法。实验结果表明居民用户用电存在明细的规律，并总结出了规律性的结论。关键词：负荷分析；用电分析；数据挖掘；聚类分析作者简介：张进(1971)，高级工程师，主要从事电力营销管理工作。中图分类号：TM73文献标志码：B文章编号：2095～1256(2016)02一O180—05ClusteringAnalysisofResidentialElectricityUtilizationZHANGJin。XURan—ci～，XUJian，HUANG

3、Min-hao(1．StateGridShanghaiPudongElectricPowerSupplyCompany，Shanghai200112，China；2．SchoolofComputerScience，FudanUniversity，Shanghai201203，China；3．EngineeringResearchCenterofCyberSecurityAuditingandMonitoring，MinistryofEducation，Shanghai201203，China；4．DongjieConstruction(Group)Co

4、．，Ltd．，Shanghai201203，China)．一训一～Ⅲ一一¨一一一m～一一盯一～一一一一一一一～一～一一～一近年来，随着改革开放的进一步深化，企业数统的统计学分析方法，而是使用了更高效、更深入量大大增加，居民生活质量得到了长足进步，从而的数据挖掘分析方法。通过对居民用户的用电数导致了新一轮的用电增长。与此同时，国内还长据进行聚类，分析得出不同居民的用电习惯，从而期面临着电网最大负荷逐年快速增长，谷峰差增总结出居民用电的规律以及用电的峰谷情况，以大，负荷率持续下降，高峰期电力供应紧张等一系此来做出预测，改变发电、输电计划或者指导阶梯列问题，

5、这给电网安全运营造成了很大的威胁。电价的调整。为应对这些情况带来的挑战，首先，电力部门要保1相关工作证电力出力足够，尽量满足最大负荷的需求；其次，电力部门必须要准确地预测各地区各区域的近些年来，由于用电高峰等电力问题带来了用电峰谷，制定高效的发电、输电计划，合理地规巨大的压力，促使相关部门、企业开始了对电力负划电力系统的建设。当然，这些工作的顺利进行荷更深入的研究和分析，以便于根据问题做出相离不开详细、全面的负荷分析。本文没有采用传应的调整和改善Ⅲ。但这样的研究多集中于针对张进，等：居民用户用电的聚类分析181全局的数据或是针对少量的局部数据，几乎没有

6、K—means的模拟退火算法来增加效率[8；而在面涉及大规模且全面的局部数据(全局指电力总公对噪声较多的数据时，可以考虑使用k一占一means司或者大的台区，局部则指每家每户)。由于全算法来过滤尽可能多的噪声点_g]。面、细粒度地采集数据需要大量人力、时间，并且2准备工作受限于隐私和设备。况且，各个地方的用电方式和习惯都不尽相同，所以抽样分析也难以实现。根据分析知道，分析工作是按照知识获取的电力部门需要自上而下地进行变革：智能电网的步骤进行的。在真正地执行聚类算法之前，必须普及为研究提供了良好的条件。每家每户的电表要将数据清理、数据集成、数据选择以及数

7、据变换都留有数据采集功能，能够自动地在每天的固定这几个必要的步骤全部完成。时段将数据上传到台区，台区负责收集数据并将2．I数据清理数据发送到数据收集服务器。这样的变化不仅带取得了某几个台区居民用电的真实数据，称来了人工成本的锐减，而且避免了抄表带来的时之为原始数据。原始数据中记录的是电表的读间误差、数据误差、数据丢失等问题。数，需要的则是用电量数据。通常情况下，电表读就分析方法而言，可以采用不同于统计或者数序列应为非严格递增序列，所以用电量序列就数学的方法，如文献[2，3]，而是采用了基于数据应该非负。如果出现某一天的用电量为负值，则挖掘的知识获取的模

8、式。在通常情况下，知识发该数据发生异常。经过仔细辨别后发现，此类异现是由以下步骤迭代组成_4]