[发明专利]一种电力资源分配方法、系统以及设备

说明书

本发明公开了一种电力资源分配方法、系统以及设备，包括以下步骤：获取用电行为相关数据，用电行为相关数据包括：用电量数据、天气数据、社会经济指标数据以及地理地形数据，形成四维张量数据集并采用非负张量分解和局部线性保持的降维方法进行降维，得到核心张量并进行聚类处理，将不同类别的核心张量进行可视化分析，得到用户用电行为的分析结果，对电力资源进行分配。本发明将用户所在的地理位置，区域气候以及当地经济指标与原始用电量数据相结合，从而全面地考虑了不同因素对用户用电行为的影响，并且，本发明中对结合后的数据进行降维处理，降低了运算的复杂度；通过分析用户的用电行为从而对电力资源进行的分配，提高电力资源利用率。

技术领域

本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种电力资源分配方法、系统以及设备。

背景技术

目前，电力行业作为国家的支柱产业，电能的管理关系到国民经济的健康平稳发展以及人们的日常生活。而伴随着中国社会经济的不断发展以及城镇化进程的不断加快，我国电力用户数量急剧增加，由智能电网所产生的数据量也在快速增长。在传统的电力系统中，电力资源的生产和消费属于两个不同的部门管理，没有得到很好的协调。如果能够协调好电力资源和电力消费数据和管理，将非常有利于提高资源的利用率，而用户用电行为分析技术恰好能够解决该问题。用户用电行为分析是指利用大数据相关技术将用户用电数据和用户的用电模式进行结合，从而挖掘其中的潜在特性，从而提高电力资源利用率。

目前常见的用户用电行为分析算法主要由经典机器学习算法构成(如，随机森林，K均值聚类，神经网络等)。此类算法使用用户用电量作为数据进行特征提取，并输入到模型中进行训练，得到用户行为特征。然而，目前常见用户行为分析算法仅对原始数据进行简单的特征提取，数据清洗等数据预处理；也仅考虑用电量本身对用户行为所产生的影响，而未将地理位置，当地气候，当地经济指标等融入用电量进行分析，无法客观全面地分析用户的用电行为特征，导致无法合理地对电力资源进行分配。

综上所述，现有技术中由于无法客观全面地分析用户的用电行为特征，导致存在着无法合理地对电力资源进行分配的技术问题。

发明内容

本发明提供了一种电力资源分配方法、系统以及设备，用于解决现有技术中由于无法客观全面地分析用户的用电行为特征，导致存在着无法合理地对电力资源进行分配的技术问题。

本发明提供的一种电力资源分配方法，包括以下步骤：

获取用电行为相关数据，用电行为相关数据包括：用电量数据、天气数据、社会经济指标数据以及地理地形数据，基于用电行为相关数据形成四维张量数据集；

对四维张量数据集采用非负张量分解和局部线性保持的降维方法进行降维，得到核心张量；

对核心张量进行聚类处理得到不同类别的核心张量，将不同类别的核心张量进行可视化分析，得到用户用电行为的分析结果；

根据用户用电行为的分析结果对电力资源进行分配。

优选的，用电量数据包括电压、电流、功率以及电能。

优选的，天气数据包括温度、湿度、风向以及风速。

优选的，社会经济指标数据包括人均GDP、基尼指数以及恩格尔系数。

优选的，地理地形数据包括山地、平原以及沿海。

优选的，进行降维时，在非负张量分解中构造的核心张量采用流形正则化项。

优选的，采用K-means算法对核心张量进行聚类处理。

优选的，将不同类别的核心张量进行可视化的过程为：对不同类别的核心张量分别绘制出各类别的用户各个用电量指标的数据。

一种电力资源分配系统，包括数据获取模块、四维张量模块、降维模块、聚类模块、可视化分析模块以及电力资源分配模块；