[发明专利]用户用电行为聚类分析方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种用户用电行为聚类分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、对用户原始负荷数据进行聚类，得到原始用户聚类分组信息；对根据候选特征子集所计算的用户数据进行聚类，得到候选用户聚类分组信息；

S2、将用户聚类分组信息与原始用户聚类分组信息进行对比分析，得到聚类分组正确的用户数，根据公式计算聚类准确率

S3、取下一个候选特征子集返回步骤S2，直至得到所有候选特征子集的聚类准确率；

S4、记录所有候选特征子集的聚类准确率中的最大值，以及该最大值所对应的候选特征子集，该候选特征子集即为精简特征子集。

2.根据权利要求1所述的用户用电行为聚类分析方法，其特征在于，步骤S1中，原始用户聚类分组信息的具体获取过程包括：

1)给定用户原始负荷数据；给定用户典型用电行为类别数k的最大值k_max、最小值k_min，＝n为用户原始负荷数据样本总数；

2)以k_min为k的初值，利用k-means方法找到用户典型用电行为聚类中心，计算用电用户典型用电行为类别内所有用户的相似性W；

3)判断k值是否大于k_max，若小于则k_min的值加1，转步骤2)；否则，进入步骤4)；

4)取W的值最小时对应的k值k_best，k_best即用户典型用电行为类别最优聚类数；

5)根据确定的用户典型用电行为类别最优聚类数，采用最大最小距离算法确定k_best种用户典型用电行为，最后将各用户原始负荷数据按最小距离的原则分到各个用户典型用电行为类别中，得到原始用户聚类分组信息。

3.根据权利要求1所述的用户用电行为聚类分析方法，其特征在于，步骤S2中，聚类分组正确的用户数的确定过程包括：

对于原始用户聚类分组信息中的第1组用户，获取第1组用户中的所有用户被聚类到候选用户聚类分组信息不同分组中的数量，若被聚类到候选用户聚类分组信息第p组中的数量最多，则记该数量为P，P即为该第1组用户中分类准确的用户数；依此类推，直至得到原始用户聚类分组信息中所有组中分类准确的用户数。

4.根据权利要求1所述的用户用电行为聚类分析方法，其特征在于，候选特征子集的获取过程包括：

A1、构建用户用电特征集；

A2、采用基于最大相关最小冗余准则的增量搜索算法获得和权重因子α_i取值对应的一组嵌套的候选特征子集其中，均为所述用户用电特征集的子集；j为特征编号；N为特征总数；1≤i≤M，M为权重因子数量；所述权重因子α_i取值区间为[0,1]。

5.根据权利要求4所述的用户用电行为聚类分析方法，其特征在于，步骤A2的具体实现过程包括：

1)令Q＝X，S为空集；其中，X为用户用电特征集；

2)令i＝1；

3)计算第i个用户用电特征x_i与目标用户用电行为类别c之间相关性衡量的互信息I(x_i；c)，寻找满足max[I(x_i；c)]的用电特征，并将该特征表示为令其中，

4)设x_i∈Q_m-1，第j个用户用电特征x_j∈S_m-1，m＝2,…,N，从Q_m-1中寻找使计算数值最大的特征，将该特征表示为令将获得的候选特征子集S_m-1、S_N放入备选特征集S；

5)i的值加1，返回步骤3)，直至集合Q为空集，则此时所得的备选特征集S为候选特征集，将候选特征集S中的所有候选特征子集按照的大小进行降序排列，获得N个候选特征子集且候选特征子集之间的关系为：

6.一种用户用电行为聚类分析系统，其特征在于，包括计算机设备；所述计算机设备被配置或编程为用于执行权利要求1～5之一所述方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括运行于处理器上的程序；该程序被配置或编程为用于执行权利要求1～5之一所述方法的步骤。