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申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
摘要：本发明属于居民用户负荷特性分析技术领域，尤其涉及一种居民用户用电行为分析方法。本发明包括：基于Attention‑LSTM的异常用电数据修正方法，对用电数据中的异常值与缺失值进行预测，实现对异常用电数据的修正，并得到预测结果；利用时域、频域和波动特征的综合结构降低预测结果中的负荷曲线的维数，挖掘负荷曲线的附加信息；将特征集应用于分布式的框架中，分析居民客户行为，得到分析结果。本发明能够让电网公司充分了解电力用户在新形势下的用电习惯，为电力用户提供个性化供电服务，提高电网的精细化服务水平，形成全面系统的地区负荷用电行为画像，为不同类型用户提供合理的需求相应策略。
主权项：1.一种居民用户用电行为分析方法，其特征是：包括以下步骤：基于Attention-LSTM的异常用电数据修正方法，对用电数据中的异常值与缺失值进行预测，实现对异常用电数据的修正，并得到预测结果；利用时域、频域和波动特征的综合结构降低预测结果中的负荷曲线的维数，挖掘负荷曲线的附加信息；将负荷曲线的时域、频域和波动特征集应用于分布式的框架中，分析居民客户行为，得到分析结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 国家电网有限公司 一种居民用户用电行为分析方法
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