基于大数据的电力用户群体识别与分析方法研究

随着能源互联网及智能用电技术的发展,深入了解电力用户群体特征,并提供精准电力服务,成为"互联网+"智慧能源的重要研究内容.通过对售电体积累的用户社会属性、用电行为等大数据进行分析,构建用户间相似度权重模型,提出基于"用户-标签"二元网络的相似群体识别方法,并通过群体分析获取群属性和典型负荷特征,预测新入网用户的用电行为.该方法通过对标签数据的分析,便于发现群体中的重要用户,为互联网售电体实施个性化用电服务和增值服务推荐提供支撑,进而提升电力服务质量.