文档名：基于多维负荷特性挖掘的电力特殊用户用电行为分析
摘要：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.
作者：吴昀烔 赵健 宣羿 孙智卿 徐港军 Author：WUYuntong ZHAOJian XUANYi SUNZhiqing XUGangjun
作者单位：上海电力大学电气工程学院,上海市200090国网杭州供电公司,杭州市310014
刊名：电力建设
Journal：ElectricPowerConstruction
年，卷(期)：2024, 45(3)
分类号：TM769
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
Keywords：specialusersofelectricity identificationofelderlypeoplelivingalone multidimensionalloadfeatureextraction sampleimbalance β-cascadeforest
机标分类号：TP391TM714F224.32
在线出版日期：2024年3月26日
基金项目：基于多维负荷特性挖掘的电力特殊用户用电行为分析[
期刊论文] 电力建设--2024, 45(3)吴昀烔 赵健 宣羿 孙智卿 徐港军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...参考文献和引证文献
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