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题名基于多维负荷特性挖掘的电力特殊用户用电行为分析
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作者
吴昀烔
赵健
宣羿
孙智卿
徐港军
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机构
上海电力大学电气工程学院
国网杭州供电公司
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出处
《电力建设》
CSCD
北大核心
2024年第3期116-125,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(51907114)。
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文摘
深度探索社会治理角度下电力大数据的应用场景,可为政府数字化开展社会民生工作提供辅助决策。独居老人作为特殊电力用户群体,当前缺乏有效技术识别手段,提出一种基于多维负荷特性挖掘的电力特殊用户用电行为分析方法。首先,基于负荷曲线构建用电行为特征指标,利用互信息值对其增添权重以降低指标设置的主观性,同时结合卷积块注意神经网络模型对独居与非独居老人的负荷数据进行特征提取,获取能表征两类居民用电行为的多维负荷特征向量。其次,利用β-级联森林模型对向量进行自适应表征学习,解决了在分类过程中存在样本不平衡问题,提升模型识别性能。最后,以浙江省某小区居民用户为例验证,并对独居老人进行用电行为监测,结果证明了所提方法样本规模较小且在样本不平衡的数据上具有良好的识别性能。
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关键词
电力特殊用户
独居老人识别
多维负荷特征提取
样本不平衡
β-级联森林
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Keywords
special users of electricity
identification of elderly people living alone
multidimensional load feature extraction
sample imbalance
β-cascade forest
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分类号
TM769
[电气工程—电力系统及自动化]
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