应用于电力营销的数据分析模型*

周 堃 韩 号 陈 伟 夏泽举

（国网安徽省电力有限公司 合肥 230022）

1 引言

电力公司在其配电网中部署大量智能电表后，需要有效管理不断生成的大量用电数据，并将这些海量用电数据解码为对电力营销有帮助且有意义的信息［1～2］。此外，随着智能电网技术的普及和电力市场的改革压力，电力公司面临从服务可靠性扩展到电力营销市场化的挑战。所有这些内外部因素促使电力公司需要更加敏感地感知用户地用电需求，并依据大数据挖掘所得出地有效信息进行更有针对性和个性化的用电需求响应［3～4］。定义和描述不同的低压用户群体不仅将为电力企业的决策者提供有助于定价和项目营销计划，而且有助于电力公司进行有效资源配置和项目开发。对客户用电行为进行更深入的建模和分析还可以帮助电力公司提前基础设施规划，提前做出用电需求响应。为此本文提出了面向电力营销的电力大数据分析模型。所提出的数据模型基于预处理的负荷形状字典，依据智能电表所采集地低压用户用电数据对用户的生活方式进行分类，以便电力公司实施更有针对性需求响应的电力营销计划。

2 问题陈述

本文重点研究如何通过客户用电数据开发可扩展的生活方式聚类方法，并通过真实数据集的聚类结果分析加以验证。为了解决这个问题，首先需要定义生活方式。然后提出了在聚类过程中使用的几种生活方式特征。图1为基于客户用电数据的生活方式的总体流程。……