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一種互聯網用電體相似用戶識別方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201610593648.3

申請日:

2016.07.26

公開號:

CN106257503A

公開日:

2016.12.28

當前法律狀態:

實審

有效性:

審中

法律詳情: 實質審查的生效IPC(主分類):G06Q 10/04申請日:20160726|||公開
IPC分類號: G06Q10/04(2012.01)I; G06Q50/06(2012.01)I 主分類號: G06Q10/04
申請人: 鄭州鄭大智能科技股份有限公司; 國網河南省電力公司經濟技術研究院; 鄭州大學; 河南省科學院應用物理研究所有限公司
發明人: 宋曉輝; 趙華東; 許長清; 劉國寧; 趙曉剛; 許俊杰
地址: 450000 河南省鄭州市高新技術產業開發區西四環228號2號樓4層10號
優先權:
專利代理機構: 鄭州中原專利事務所有限公司 41109 代理人: 李想
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201610593648.3

授權公告號:

|||

法律狀態公告日:

2017.01.25|||2016.12.28

法律狀態類型:

實質審查的生效|||公開

摘要

本發明提供一種互聯網用電體相似用戶識別方法,互聯網售電體為每個用戶建立用戶信息數據庫;從用戶中選擇樣本用戶,計算樣本用戶和售電體中所有用戶的屬性相似度,提取超出相似度閾值Y的用戶,建立新用戶群A;計算樣本用戶和新用戶群A中各用戶的日均負荷曲線、樣本用戶和新用戶群A中每個用戶日均負荷曲線相似度,然后提取新用戶群A中超出負荷曲線相似度閾值Z的用戶,建立新用戶群B;構建所有用戶用電行為的特征向量,計算樣本用戶與新用戶群B中各用戶的互聯網用電行為相似度;對樣本用戶和B中各用戶屬性相似度、負荷曲線相似度和互聯網用電行為相似度加權求和,超過閾值X的用戶,為與樣本用戶相似的用戶。

權利要求書

1.一種互聯網用電體相似用戶識別方法,其特征在于,包括以下步驟:
(1)互聯網售電體為每個用戶建立包含用戶屬性信息的用戶信息數據庫,所述用戶屬
性信息包括用戶人口、住房面積、房屋市場均價、加熱類型、歷史用電負荷、用戶互聯網用電
行為;
(2)從用戶中選擇樣本用戶,并計算樣本用戶和其余售電體中所有用戶的屬性相似度,
提取超出預先設定的屬性相似度閾值Y的用戶,建立新的用戶群A;
(3)計算樣本用戶和新用戶群A中的各個用戶的日均負荷曲線,并分別計算樣本用戶和
新用戶群A中每個用戶的日均負荷曲線相似度,然后提取新用戶群A中超出預先設定的負荷
曲線相似度閾值Z的用戶,建立新用戶群B;
(4)構建互聯網售電體所有用戶的互聯網用電行為的特征向量,然后分別計算樣本用
戶與新用戶群B中各用戶的互聯網用電行為相似度;
(5) 對樣本用戶和新用戶群B中各用戶的屬性相似度、負荷曲線相似度和互聯網用電
行為相似度進行加權求和,超過預先設置的互聯網售電體設定的閾值X的用戶,為與樣本用
戶相似的用戶。
2.根據權利要求1所述的一種互聯網用電體相似用戶識別方法,其特征在于:所述(2)
中計算屬性相似度的方法為:
對互聯網售電體中各用戶的用戶屬性設定分類表;
將互聯網售電體中各用戶的所有屬性分別映射到用戶屬性分類表中,如果兩個用戶的
各屬性映射到用戶屬性分類表的同一位置則認為該屬性相似度為1,否則為0;
根據售電體預先設定的各屬性的權重W1,加權計算各用戶屬性相似度S1(i,j);
其中,W1表示各屬性的權重向量,S1(i,j)表示樣本i和用戶j的屬性相似度。
3.根據權利要求1所述的一種互聯網用電體相似用戶識別方法,其特征在于:所述(4)
中用電行為的特征向量中的元素包括互聯網售電平臺應用業務類型、用電報告閱讀狀態、
需求響應情況、用戶信用。
4.根據權利要求1所述的一種互聯網用電體相似用戶識別方法,其特征在于:所述(3)
中,計算日均負荷曲線相似度的方法為:分別取新用戶A中各用戶的日負荷曲線中各小時的
平均負荷,組成負荷向量Lj,獲取樣本用戶i的日負荷曲線中各小時的平均負荷,組成負荷
向量Li,負荷相似度為:
QUOTE
其中,n∈[1,24],表示24個小時。
5.根據權利要求1所述的一種互聯網用電體相似用戶識別方法,其特征在于:所述(4)
中互聯網行為相似度的計算方法為:
設定互聯網售電體的用戶互聯網行為要素分類表;
從用戶信息數據庫中獲取各用戶互聯網用電行為,所述用戶互聯網用電行為包括互聯
網售電平臺應用業務類型、用電報告閱讀狀態、需求響應情況、用戶信用等級;所述互聯網
售電平臺應用業務類型為用戶通過售電平臺訂購的增值服務類型,用電報告閱讀狀態為用
戶查詢用電詳情的頻,需求響應情況為用戶峰谷用電量差值;
將樣本用戶i與用戶j的互聯網售電平臺應用業務類型、用電報告閱讀狀態、需求響應
情況、用戶信用等級分別映射到用戶互聯網行為要素分類表中,如果樣本用戶i與用戶j映
射到用戶互聯網行為要素分類表的同一位置則認為該要素相似度為1,否則為0;
根據互聯網售電體預先設定的用戶互聯網行為要素分類表中各要素相似度權重W2,加
權計算用戶互聯網用電行為相似度S3(i,j)。
6.根據權利要求1所述的一種互聯網用電體相似用戶識別方法,其特征在于:
所述(5)中,根據售電體設定的各要素相似度權重W3,用戶i與用戶j的相似度為
QUOTE 。

說明書

一種互聯網用電體相似用戶識別方法

技術領域

本發明涉及一種互聯網售電體相似用戶識別方法,屬于能源互聯網技術領域。

背景技術

隨著國家能源互聯網戰略及電力體制改革政策的不斷推進,電力市場化改革方向
日漸明晰。未來的市場將實現售電主體多元化,以自由競爭為核心,實現電能資源有效供給
和高效配置,促進以多元主體互動為核心的新型產業鏈結構的形成于發展。作為市場核心
主體的售電公司,其商業模式的載體是互聯網,將電力作為商品,不僅要借鑒傳統電子商務
和互聯網增值服務模式,還要在互聯網環境下形成電力營銷的特色。

電力作為商品,其難以存儲特性決定了其營銷受發電、配電等多個環節制約,其目
的不僅僅是要將電銷售出去,更為重要的是作為負荷均衡的調節手段,支撐電網綜合增效
的提升,使得互聯網電力營銷不同于傳統快消品的電子商務模式。傳統電力營銷收體制影
響,一方面被動適應負荷需求,另一方面市場競爭的缺失,使其難以為用戶提供個性化的供
電服務。在互聯網環境下,多售電體形成競爭關系,需要充分分析用戶的社會屬性、用電行
為和互聯網行為,以便為用戶提供更為適宜的供電服務,也通過對用戶的精準分析,制定供
電策略。為了實現電力精準營銷和優化營銷,需要對互聯網用電用戶進行分類,并通過尋找
形似用戶的方式,精準預測或者推薦優化電力套餐。目前電力營銷對用戶的識別,多是基于
用戶社會屬性進行定性分類,忽略對用電行為的精準分析,尤其是缺少對用戶互聯網行為
及其對用電的影響做深入分析。

因此,售電體如何在互聯網環境下通過分析用戶行為尋找和識別相似用戶,進而
形成個性化用電服務和售電側能效有效優化,是一個急需解決的技術問題。

發明內容

本本發明的目的是提供一種互聯網售電體相似用戶識別方法,能根據用戶屬性、
用電行為和互聯網行為綜合分析兩個用戶的相似度,從而為用戶提供精準用電業務推薦,
而且幫助售電體充分掌握用戶的用電規律,制定有效的需求側響應策略。

本發明的目的是以下述方式實現的:

一種互聯網用電體相似用戶識別方法,包括以下步驟:

(1)互聯網售電體為每個用戶建立包含用戶屬性信息的用戶信息數據庫,所述用戶屬
性信息包括用戶人口、住房面積、房屋市場均價、加熱類型、歷史用電負荷、用戶互聯網用電
行為;

(2)從用戶中選擇樣本用戶,并計算樣本用戶和其余售電體中所有用戶的屬性相似度,
提取超出預先設定的屬性相似度閾值Y的用戶,建立新的用戶群A;

(3)計算樣本用戶和新用戶群A中的各個用戶的日均負荷曲線,并分別計算樣本用戶和
新用戶群A中每個用戶的日均負荷曲線相似度,然后提取新用戶群A中超出預先設定的負荷
曲線相似度閾值Z的用戶,建立新用戶群B;

(4)構建互聯網售電體所有用戶的互聯網用電行為的特征向量,然后分別計算樣本用
戶與新用戶群B中各用戶的互聯網用電行為相似度;

(5) 對樣本用戶和新用戶群B中各用戶的屬性相似度、負荷曲線相似度和互聯網用電
行為相似度進行加權求和,超過預先設置的互聯網售電體設定的閾值X的用戶,為與樣本用
戶相似的用戶。

所述(2)中計算屬性相似度的方法為:

對互聯網售電體中各用戶的用戶屬性設定分類表;

將互聯網售電體中各用戶的所有屬性分別映射到用戶屬性分類表中,如果兩個用戶的
各屬性映射到用戶屬性分類表的同一位置則認為該屬性相似度為1,否則為0;

根據售電體預先設定的各屬性的權重W1,加權計算各用戶屬性相似度S1(i,j);

其中,W1表示各屬性的權重向量,S1(i,j)表示樣本i和用戶j的屬性相似度。

所述(4)中用電行為的特征向量中的元素包括互聯網售電平臺應用業務類型、用
電報告閱讀狀態、需求響應情況、用戶信用。

所述(3)中,計算日均負荷曲線相似度的方法為:分別取新用戶A中各用戶的日負
荷曲線中各小時的平均負荷,組成負荷向量Lj,獲取樣本用戶i的日負荷曲線中各小時的平
均負荷,組成負荷向量Li,負荷相似度為:


其中,n∈[1,24],表示24個小時。

所述(4)中互聯網行為相似度的計算方法為:

設定互聯網售電體的用戶互聯網行為要素分類表;

從用戶信息數據庫中獲取各用戶互聯網用電行為,所述用戶互聯網用電行為包括互聯
網售電平臺應用業務類型、用電報告閱讀狀態、需求響應情況、用戶信用等級;所述互聯網
售電平臺應用業務類型為用戶通過售電平臺訂購的增值服務類型,用電報告閱讀狀態為用
戶查詢用電詳情的頻,需求響應情況為用戶峰谷用電量差值;

將樣本用戶i與用戶j的互聯網售電平臺應用業務類型、用電報告閱讀狀態、需求響應
情況、用戶信用等級分別映射到用戶互聯網行為要素分類表中,如果樣本用戶i與用戶j映
射到用戶互聯網行為要素分類表的同一位置則認為該要素相似度為1,否則為0;

根據互聯網售電體預先設定的用戶互聯網行為要素分類表中各要素相似度權重W2,加
權計算用戶互聯網用電行為相似度S3(i,j)。

所述(5)中,根據售電體設定的各要素相似度權重W3,用戶i與用戶j的相似度為


本發明通過用戶屬性、用電行為、互聯網用電行為三個維度逐級遞進地分析用戶
相似性,尤其考慮了互聯網售電環境下用戶行為對用電的影響。對用戶而言可以通過售電
體發布的相似用戶用電情況,來對比和優化用電模式;對售電體而言可以向用戶精準推薦
用電套餐和用電增值業務,更進一步的通過影響用戶的互聯網行為綜合控制電力資源在時
間和空間上的配置。

附圖說明

圖1為本發明的分析流程圖。

具體實施方式

本發明提供一種互聯網用電體相似用戶識別方法,包括以下步驟:

STP1:互聯網售電體為每個用戶建立包含用戶屬性信息的用戶信息數據庫,所述用戶
屬性信息包括用戶人口、住房面積、房屋市場均價、加熱類型、歷史用電負荷、用戶互聯網用
電行為;即首先要建立與用戶用電有關的所有行為的信息數據庫。

STP2:從用戶中選擇樣本用戶i,并計算樣本用戶和其余售電體中所有用戶的屬性
相似度,提取超出預先設定的屬性相似度閾值Y的用戶,建立新的用戶群A。

具體來說,首先對互聯網售電體中各用戶的用戶屬性預先設定分類表,例如對人
口、住房面積、房屋市場均價、加熱類型等用戶屬性設定分類表;其次將互聯網售電體中各
用戶的所有屬性分別映射到用戶屬性分類表中,如果兩個用戶的各屬性映射到用戶屬性分
類表的同一位置則認為該屬性相似度為1,否則為0;根據售電體預先設定的各屬性的權重
W1,加權計算各用戶屬性相似度S1(i,j);其中,W1表示各屬性的權重向量,S1(i,j)表示樣
本i和用戶j的屬性相似度。

例如,假設形成的屬性相似度向量為[1,0,1,1],而根據售電體預先設定的各屬性
權重向量W1=[0.25,0.25,0.25,0.25],那么加權計算用戶屬性相似度為


假如預先設定的設用戶屬性相似度閾值Y=0.7,則將所有與樣本用戶i相似度超過0.7
的用戶則劃入新的用戶群A。

STP3:計算樣本用戶和新用戶群A中的各個用戶的日負荷曲線,并分別計算樣本用
戶和新用戶群A中每個用戶的日負荷曲線相似度,然后提取新用戶群A中超出預先設定的負
荷曲線相似度閾值Z的用戶,建立新用戶群B。

而計算日負荷曲線相似度的方法為:分別獲取新用戶A中各用戶的日負荷曲線中
各小時的平均負荷,組成負荷向量Lj,獲取樣本用戶i的日均負荷曲線中各小時的平均負
荷,組成負荷向量Li,負荷相似度為:


其中,n∈[1,24],表示24個小時。

例如,假設

Li=[2,3,4,5,4,6,4,7,5,6,4,3,5,9,5,6,4,3,7,2,1,3,2,1];

Lj=[1,2,4,5,4,6,4,7,8,2,4,3,5,6,5,7,4,3,6,2,1,2,2,1];

則計算負荷相似度:


設用戶負荷相似度閾值為0.8,則在用戶群A中所有與用戶i相似度超過0.8的用戶則劃
入新的用戶群B。

STP4:構建互聯網售電體所有用戶的互聯網用電行為的特征向量,然后分別計算
樣本用戶與新用戶群B中各用戶的互聯網用電行為相似度。

具體來說,首先建立用戶互聯網用電行為特征向量,其內部的元素包括:互聯網售
電平臺應用業務類型、用電報告閱讀狀態、需求響應情況、用戶信用等,該向量為互聯網售
電體的用戶互聯網行為的要素分類表。

從用戶信息數據庫中獲取各用戶互聯網用電行為,用戶互聯網用電行為包括互聯
網售電平臺應用業務類型、用電報告閱讀狀態、需求響應情況、用戶信用等級;所述互聯網
售電平臺應用業務類型為用戶通過售電平臺訂購的增值服務類型,用電報告閱讀狀態為用
戶查詢用電詳情的頻,需求響應情況為用戶峰谷用電量差值。

將樣本用戶i與用戶j的互聯網售電平臺應用業務類型、用電報告閱讀狀態、需求
響應情況、用戶信用等級分別映射到用戶互聯網行為要素分類表中,如果樣本用戶i與用戶
j映射到用戶互聯網行為要素分類表的同一位置則認為該要素相似度為1,否則為0;

根據互聯網售電體預先設定的用戶互聯網行為要素分類表中各要素相似度權重W2,加
權計算用戶互聯網用電行為相似度S3(i,j)。

假設形成的互聯網行為相似度向量為[0,0,1,1],再根據售電體設定的各屬性權
重W2=[0.3,0.1,0.2,0.4],加權計算用戶互聯網行為相似度


STP5:對樣本用戶和新用戶群B中各用戶的屬性相似度、負荷曲線相似度和互聯網
用電行為相似度進行加權求和,超過預先設置的互聯網售電體設定的閾值X的用戶,為與樣
本用戶相似的用戶。

即根據售電體設定的各要素相似度權重W3,用戶i與用戶j的相似度為


例如根據售電體設定的各要素相似度權重W2=[0.2,0.4,0.4],樣本用戶i與用戶j
的相似度為


假設售電體設定相似度閾值X為0.7,者在用戶群B中所有與樣本用戶相似度超0過0.7
的用戶均為樣本用戶的相似用戶。

以上所述的僅是本發明的優選實施方式,應當指出,對于本領域的技術人員來說,
在不脫離本發明整體構思前提下,還可以作出若干改變和改進,這些也應該視為本發明的
保護范圍。

關 鍵 詞:
一種 互聯網 用電 相似 用戶 識別 方法
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