基于Affinity propagation和K-means算法的电力大用户细分方法分析

作者：魏小曼; 余昆; 陈星莺; 颜拥; 张爽; 景伟强

来源：电力需求侧管理, 2018, 20(01): 15-35.

• 大用户细分
• 细分指标
• 聚类算法
• 用户特征群

电力大用户是供电企业的重点用户,其在电力市场环境下的潜在价值以及发展趋势与供电企业的利益密切相关。为了识别出有价值的大用户行为与价值特征,提出基于近邻传播(Affinity propagation,AP)和K-means算法相结合的电力大用户细分方法。首先,从现有指标中提取出关键细分指标,并考虑电力大用户近期和长期的电费增长率,提出评估大用户发展潜力的细分指标;其次,将AP和K-means 2种算法相结合,基于细分指标对电力大用户进行细分,以解决寻找初始聚类中心以及聚类数的问题,同时避免K-means聚类时容易陷入局部最优的问题;算例分析以浙江某地区的用户数据为基础进行算例分析,验证所提出的电力大用户细分方法切实可行。

• 单位
  电气学院; 浙江省电力公司电力科学研究院; 河海大学