為適應新能源發電的隨機性、居民用電行為的多樣性以及電力交易體制的改革,需要提高需求響應的實時性以及電網與用戶之間信息的交互。本發明涉及一種基于大數據思維的居民用電行為分類模型,首先,采集居民用電數據,提取出居民用電行為的屬性特征,根據歷史用電數據和實時的電力負荷情況來識別居民用電規律與否的系統及方法,主要過程包括通過異常分析剔除掉個別極端用電數值,通過自回歸模型建立每個用電單位的48小時用電關系曲線,通過高斯混合模型做聚類分析,通過期望極大算法計算出高斯混合模型中的參數。本發明創新性地將時序居民用電數據轉換為自回歸系數,進而引入高斯混合聚類模型中。
聲明:
“基于高斯混合模型和期望極大算法的居民用電行為分析的系統及方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)