[发明专利]一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法及装置

说明书

本发明公开了一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法及装置，采集电力企业数据库中各类企业能源替代前后相关数据，并进行预处理，作为能源代替数据进行存储；根据能源代替数据筛选实施能源替代转换的各行业高能耗企业，并将其能源代替数据作为标杆企业样本；对标杆企业样本进行聚类，得到同类能源替代标杆企业样本集；识别同类能源替代标杆企业样本集的能源替代相关频繁项集，得到同类能源替代方案频繁项集；挖掘同类能源替代方案频繁项集中的关联规则；根据关联规则进行电能替代方案预测中的特征关联和分簇。

技术领域

本公开属于能源替代的技术领域，涉及一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法及装置。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

随着我国工业经济的快速发展，环境污染、资源耗散、气候变化等问题日益突出，为实现国民经济持续健康发展，需加快能耗转型，大力发展清洁能源。然而，能源待转型企业在进行设备安装、改造、升级等过程中，存在工程量大、盈利慢、改换成本高等问题，进行能源替代方案的推行，存在较大的阻力，因此需要根据能源市场各类动态信息、激励机制以及用户对能耗替代的需求作出各类能源替代方案的动态成本预测，并基于概率统计的理念，通过能源等价成本的对比，获取相对竞争优势的最高边界电价，从而为电力企业制定电价标准提供数据支撑，实现以电能消费为主体的电能替代方案预测。

然而，发明人在研发过程中发现，以往的电能替代方案预测方案采用的预测规则及属性存在混乱且复杂的缺陷，导致预测结果不够精确，因此，如何在电能替代方案预测过程中进行特征关联与分簇是当前急需研究的一个课题。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本公开的一个或多个实施例提供了一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法及装置,采用特征关联与分簇研究方法有效地梳理与分析在电能替代方案预测中的属性因素，提高了电能预测方案中的精确度，能够快速有效地对电能替代方案预测中的特征关联与分簇进行提取，为电能替代方案预测提供了有效的数据支持。

根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法。

一种电能替代方案预测中的特征关联与分簇方法，该方法包括：

采集电力企业数据库中各类企业能源替代前后相关数据，并进行预处理，作为能源代替数据进行存储；

根据能源代替数据筛选实施能源替代转换的各行业高能耗企业，并将其能源代替数据作为标杆企业样本；

对标杆企业样本进行聚类，得到同类能源替代标杆企业样本集；

识别同类能源替代标杆企业样本集的能源替代相关频繁项集，得到同类能源替代方案频繁项集；

挖掘同类能源替代方案频繁项集中的关联规则；根据关联规则进行电能替代方案预测中的特征关联和分簇。

进一步地，在该方法中，采用K均值聚类方法对标杆企业样本进行聚类，得到同类能源替代标杆企业样本集。

进一步地，在该方法中，所述采用K均值聚类方法对标杆企业样本进行聚类的具体步骤包括：

随机选取k个标杆企业样本作为初始聚类中心；

分别计算剩余标杆企业样本数据到初始聚类中心的距离；

根据距离最小原则，对标杆企业样本数据进行分类，所述分类规则为将每个企业分配给距离它最近的聚类中心；

依据类内平均距离最小原则，计算每个聚类中的新的聚类中心；返回计算剩余标杆企业样本数据到初始聚类中心的距离，直到聚类中心不发生变化。

进一步地，在该方法中，识别同类能源替代标杆企业样本集的能源替代相关频繁项集的具体步骤包括：