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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要：一种基于用户行为模式聚类的电力客户诉求热点分析方法及系统，包括：获取用户负荷数据，并对用户负荷数据进行预处理，构建负荷数据集；对负荷数据集进行降维构成低维数据集，并对低维数据集中的数据特征进行加权，构建负荷特征集；基于SSE指标和簇内离散度构建联合参数指标，选取聚类算法的初始聚类簇数；对萤火虫算法进行改进，来优化聚类算法初始中心的确定；根据确定的聚类算法初始中心和构建的负荷特征集，来构建聚类分析模型。本发明通过对电力客户负荷特征的优化提取和聚类分析过程的改进，使用台区实测电力客户负荷数据进行算例分析，提取用户行为模型，有助于电力公司进行对不同类别电力客户的个性化管理。
主权项：1.一种基于用户行为模式聚类的电力客户诉求热点分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：获取用户负荷数据，并对获取的用户负荷数据进行预处理，来构建负荷数据集；步骤2：对步骤1构建的负荷数据集进行降维构成低维数据集，并对低维数据集中的数据特征进行加权，来构建负荷特征集；步骤3：基于SSE指标和簇内离散度构建联合参数指标，选取聚类算法的初始聚类簇数；步骤4：基于步骤3确定的聚类算法的初始聚类簇数，对萤火虫算法进行改进，来优化聚类算法初始中心的确定；步骤5：根据步骤4确定的聚类算法初始中心和步骤2构建的负荷特征集，来构建聚类分析模型，划分不同的电力客户，从而识别不同的客户需求。
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百度查询： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 一种基于用户行为模式聚类的电力客户诉求热点分析方法及系统
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