[发明专利]一种基于卷积神经网络和模糊聚类的用电客户画像新方法在审
| 申请号： | 201811563232.2 | 申请日： | 2018-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN109685567A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 颜宏文;马瑞 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/06;G06N3/04;G06N7/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410114 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络和模糊聚类的用电客户画像新方法，涉及卷积神经网络的负荷监测领域和模糊聚类的用电客户画像领域，包括以下步骤：通过卷积神经网络算法对用电负荷进行分类和用电量分解；通过模糊聚类算法为用电客户匹配画像。本发明适应于用电客户画像发展趋势，对实现差异化服务、电网系统稳定和负荷精准营销至关重要。 | ||
| 搜索关键词： | 用电客户 卷积神经网络 画像 模糊聚类 模糊聚类算法 差异化服务 电网系统 负荷监测 精准营销 用电负荷 用电量 算法 匹配 分解 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络和模糊聚类的用电客户画像新方法，其特征在于：具体步骤包括：(1)通过卷积神经网络算法对用电负荷进行分类和用电量分解；(2)通过模糊聚类算法为用电客户匹配画像。
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