[发明专利]基于K‑means聚类算法的用电客户价值评估方法及系统

权利要求书

1.一种基于K-means聚类算法的用电客户价值评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)在线获取多个用电客户的多维用电数据；

(2)采用K-means聚类算法，基于所述多维用电数据，将多个用电客户分类，得到各维用电数据的聚类中心均值；

(3)根据上述各维用电数据聚类均值，采用电力客户价值评估经验方法计算用电客户价值评估值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)的具体方法为：

(21)将每个用电客户视为一个对象，任意选取K个对象作为初始聚类中心均值；

(22)计算其他对象与所述K个对象的相似度；

(23)根据(22)的结果，对相似度满足要求的对象更新聚类，重新计算更新聚类的聚类中心均值；

(24)采用标准检测函数检测所述(23)中的更新聚类之聚类中心均值是否满足设定要求，若满足设定要求，则输出按最终聚类中心均值分类的用电客户以及每一分类的用电客户的各维用电数据之聚类中心均值；若不满足要求，则重复步骤(22)至(24)。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，分别计算K取不同数值的用电客户分类以及每一分类的用电客户的各维用电数据之聚类中心均值，选取最优K值下的结果。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述相似度采用其他对象与所述K个对象的距离值。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述标准检测函数采用均方差、期望或者标准差函数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：对所述多个用电客户的多维用电数据进行去重、去错预处理。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述多维用电数据至少包括年用电量、平均电价、用电增长率、变异系数和付款率。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：所述电力客户价值评估经验方法采用下面的公式：

V=M×p×ce×(1+r)3×i]]>

其中：V为用电客户价值评估值；M为年用电量；p为平均电价；c为负载率；e为变异系数；r为用电增长率；i为付款率。

9.一种基于权利要求1的基于K-means聚类算法的用电客户价值评估系统，其特征在于，包括：

服务器，用于存储用电客户的用电数据；

数据提取单元，与服务器相连，用于在线获取多个用电客户的多维用电数据，并发送至存储器；

存储器，用于接收来自数据提取单元提取的用电客户的用电数据并进行缓存；

处理器，内置有K-means聚类算法，所述处理器分别与存储器、数据提取单元相连，用于控制数据提取单元提取数据，并对存储器中缓存的数据进行基于K-means聚类算法的用电客户价值评估。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述处理器还包括有算法模块，用于对K-means聚类算法进行更新保存。