[发明专利]一种有效的居民用电行为分析系统

权利要求书

1.一种有效的居民用电行为分析系统，其特征是，包括信息采集模块、信息处理模块、聚类分析模块、用电行为分析模块和信息管理模块，所述信息采集模块用于实时收集居民用电大数据，所述信息处理模块用于对所述用电大数据的缺失值和异常值进行处理，并对处理后的用电大数据进行标准化处理和存储，所述聚类分析模块用于提取处理后的大数据中的用电数据特征，并采用聚类算法对用电数据特征进行聚类处理，所述用电行为分析模块用于根据聚类结果对用户的用电行为和用电需求进行分析和预测，所述信息管理模块用于对用电分析模块分析得到的用电行为和用电需求的结果进行存储和显示，当判断存在异常用电行为时通过短信形式通知管理员进行预警。

2.根据权利要求1所述的一种有效的居民用电行为分析系统，其特征是，所述信息处理模块包括数据优化单元和数据存储单元，所述数据优化单元用于对所述用电大数据中的缺失值进行填充，对所述用电大数据中的异常值进行过滤，并对处理后的用电大数据进行标准化处理，所述数据存储单元用于对优化后的用电大数据进行存储。

3.根据权利要求2所述的一种有效的居民用电行为分析系统，其特征是，聚类分析模块用于对优化后的用电大数据进行聚类处理，包括特征提取单元和分类处理单元，所述特征提取单元用于从优化后的用电大数据中提取用电行为特征值，构成特征向量组，所述分类处理单元采用基于粒子群算法的模糊C均值聚类算法对所述特征向量组进行聚类处理，将具有相似用电行为特征的用户聚成一类。

4.根据权利要求3所述的一种有效的居民用电行为分析系统，其特征是，所述分类处理单元采用基于粒子群算法的模糊C均值聚类算法对获得的特征向量组进行聚类处理，具体为：

步骤1，对粒子群算法和模糊C均值聚类算法的参数进行初始化，包括聚类数目、粒子群规模、允许最大速度和最大迭代次数；

步骤2，按照编码规则随机生成初始种群，每个粒子代表各类的聚类中心；

步骤3，根据适应度函数计算初始种群中个体的适应值；

步骤4，计算粒子的速度，并更新粒子的位移和迭代次数；

步骤5，计算种群中的个体适应值，若达到最大迭代次数，则算法结束，否则，继续步骤4。

5.根据权利要求4所述的一种有效的居民用电行为分析系统，其特征是，所述粒子群算法采用的适应度函数f(i)的计算公式为：

式中，c表示聚类数，u_ij表示样本x_j属于第i类的隶属度，v_i表示第i类的聚类中心；

适应度函数f(i)的值越小，表示个体越好，聚类结果也就越好。

6.根据权利要求5所述的一种有效的居民用电行为分析系统，其特征是，分类处理单元提出一种新的模糊聚类有效性指标V_ρ对模糊C均值聚类算法的分类结果进行评价，当模糊聚类有效性指标V_ρ越小，则代表聚类结果越好，设c为聚类数，n为样本数，m为模糊因子，u_pj为样本x_j属于第p类的隶属度，u_qj为样本x_j属于第q类的隶属度，u_ij为样本x_j属于第i类的隶属度，v_i和v_j分别为第i类和第j类的聚类中心，则V_ρ的计算公式为：