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申请/专利权人：广东电力交易中心有限责任公司
摘要：本发明公开了一种面向零售电力用户的售电公司选择与推荐方法与系统。所述方法包括：对零售电力用户用电负荷曲线进行聚类，将用户负荷曲线分成非平缓型和平缓型两类；对零售电力用户进行用电需求分类和绿色用户分类，并构建用户特征矩阵；基于售电公司的信用评级和注册资本，进行风险性分类；基于售电公司的交易总次数和交易总用户数，进行市场影响力分类；构建售电公司特征矩阵；根据零售电力用户与售电公司的特征矩阵信息，实现用户对售电公司的选择或推荐。本发明提出的方法在挖掘用户需求上，综合考虑了用户的用电信息和交易行为偏好，不仅能够像现有方法那样给零售电力用户推荐售电公司，而且能够让用户自行快速筛选出感兴趣的售电公司。
主权项：1.一种面向零售电力用户的售电公司选择与推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过基于余弦相似度的K-Medoids聚类方法对零售电力用户用电曲线进行聚类，得到两类用电曲线，并据此将用户分成非平缓型与平缓型两类；S2、对零售电力用户进行用电需求分类、绿色用户分类，并基于零售电力用户的用电曲线模式、用电需求类别和绿色用户类别的编码情况来构建零售电力用户的特征矩阵；S3、将售电公司的信用评级进行编码，基于售电公司的信用评级和注册资本，采用GMM聚类算法进行售电公司的风险性分类，并对风险性分类结果进行编码；S4、基于售电公司的交易总次数和交易总用户数，采用GMM聚类算法进行售电公司的市场影响力分类，并对市场影响力分类结果进行编码；S5、根据售电公司所提供的套餐情况，获取平均售电价格，判断是否提供绿电，并基于售电公司的风险性类别、市场影响力类别、绿电情况和平均售电价格构建售电公司的特征矩阵；S6、根据零售电力用户与售电公司的特征矩阵，按照特征编码匹配原则，采用人工选择方法或者自动匹配方法来实现对售电公司的选择与推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东电力交易中心有限责任公司 一种面向零售电力用户的售电公司选择与推荐方法与系统
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