基于k-means算法的居民用户用电特性挖掘及其在电力营销中的应用

作者：周丹阳

来源：科学技术创新, 2020, (30): 72-74.

• 大数据
• 数据挖掘
• 负荷特性
• 用电行为分析
• 营销策略

随着智能电网建设的持续推进,国家电网公司在对电力系统的监控过程中可以存储海量用户用电数据。因此,依据用电数据分析结果辅助电网公司制定营销策略成为一种新的趋势。本文运用数据挖掘技术对实际居民小区的用户用电行为进行分析,并根据分析结果将用户群体进行分类,进而制定精准营销策略。首先,对用户历史用电数据进行预处理;然后,采用k-means算法对不同季节下的居民用户用电数据进行聚类,得出不同季节下的用户用电特性,并划分出了五大用户群体;最后,分析目标区域各类用户的用电特性,建立以精准优质服务为导向的电力营销策略。

• 单位
  台州供电公司