[发明专利]一种用户用电行为主导影响因素挖掘方法

摘要

本发明公开了一种用户用电行为主导影响因素挖掘方法，通过对影响因素数据集进行多重相关性检验，若存在多重相关性则采用逐步回归法进行筛选，再运用典型相关分析判别目标数据表是否存在主导影响因素，若存在主导影响因素则采用改进K‑中心点聚类算法对目标数据表做聚类分析，最后得到关于主导影响因素的数据。本发明实现了对用户用电行为分析由样本统计分类到变量分析研究的转变，能更好得挖掘用户用电行为影响因素；其次，通过对K‑中心点聚类分析进行改进：引入理想解法确定初始聚类中心，避免陷入局部最优解；实现聚类算法并行化，显著改善算法数据处理能力；最后，输出结果采用多种形式直观展示主导影响因素的时空分布特征。

主权项

1.一种用户用电行为主导影响因素挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集用户的电力数据，所述的电力数据包括用电数据和影响因素数据；S2：对用户的电力数据进行标准化处理，得到标准化的电力数据；S3：通过方差膨胀因子对标准化的电力数据进行多重相关性检验，若方差膨胀因子大于预设值，对标准化的电力数据进行筛选，得到筛选后的标准化的电力数据；若方差膨胀因子不大于预设值，不对标准化的电力数据进行筛选，执行S4；S4：通过典型相关分析方法从电力数据或者筛选后的电力数据中提取相关性最大的两个变量，设为F1和F2，通过F1和F2判断影响因素数据中是否存在主导影响因素数据，若存在主导影响因素数据，则执行S5；若不存在主导影响因素数据，则方法结束；S5：通过K‑中心聚类方法从影响因素数据中得到主导影响因素数据；并通过MapReduce并行化技术实现聚类算法的并行化；S6：以报表形式记录用户每日用电行为的主导影响因素数据并统计用户的用电行为的主导影响因素数据；结合GIS系统展现用户的用电行为的主导影响因素数据的空间分布特征。