基于K-均值聚类算法的大客户用电行为分析

作者：崔立卿; 王胜男; 田晶

来源：电力大数据, 2021, 24(02): 69-77.

DOI：10.19317/j.cnki.1008-083x.2021.02.010

• 负荷特性
• 大客户
• 聚类分析
• 用电行为
• 高峰时段

为掌握大客户的用电习惯和用电特征、满足不断变化的客户用电需求、逐步提升大客户领域供电服务水平,本文采用K-均值聚类算法、二八定律、归一化算法等统计分析方法,运用SPSS等数学分析工具,从行业特点、客户价值、用电需求、成长性等方面刻画用电客户群体特征,挖掘大客户用电数据中的隐藏数据和潜在价值,得出五类典型的大客户用电负荷特征曲线,建立对应的五类典型用户分类,得到了五类用电行为特征的结果,通过结果分析得出半数以上用户的用电特点、同类型的船舶制造业仍然具有不同的用电特点、电能紧张时优先对建筑业和采矿业实施有序用电可以取得较好效果,最终对企业的电力营销和调度进行决策支撑,为用电需求侧管理、优化客户服务管理规范提供辅助决策。