考虑用户行为与数量演变的动态分群方法研究

摘要

作为新型电力系统“源荷互动”的重要手段之一，负荷聚合服务可将海量用户负荷资源有序分群，有助于提升对海量负荷的调控能力。现有用户分群方法多基于聚类方法，过度依赖于用户的历史静态特征，忽略了用户未来数量的持续变化和用电行为演变等问题，不利于用户用电规律的挖掘。针对该问题，通过分析用户用电行为与数量演变问题对用户分群结果及建模的不利影响，提出一种基于进化聚类的用户动态分群算法，保证了用户分群结果在各时间步的一致性与合理性。采用多个真实数据集验证所提方法的有效性，仿真分析结果表明，所提算法可以实现合理、平稳且灵活的用户分群方式，且有助于集群负荷预测精度的提升。

关键词

用户行为 / 动态分群 / 进化聚类 / 神经网络 / 负荷预测