前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了大數據挖掘下的用電行為分析范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

摘要：得益于智能電網的發展，電力大數據的價值與作用逐漸被挖掘。通過對電力大數據的深入挖掘與研究，可促進電網企業管理水平的進一步提升，為我國智能電網的發展提供助力。而依托于大數據挖掘的用戶用電行為分析，可實現當前企業電網調控與需求側的充分融合，為電力系統的穩定性運行提供保障?；诖耍恼箩槍Υ髷祿诰虻挠秒娦袨榉治鲞M行深入探析，以期為智能電網發展提供幫助。

關鍵詞：智能電網；大數據；電力行為

近年來，大數據技術應用逐漸從金融、商業領域擴展至醫療、能源、交通等多個領域。得益于能源互聯網技術的不斷創新發展，大數據技術被廣泛應用于電力行業。隨著數據云平臺的構建與完善，大數據技術應用更為廣泛成熟，實現了在數據采集、存儲的同時，具備數據分析與應用的功能。因此，電力大數據的價值依托于大數據挖掘得到進一步的開發，為電力行業以及智能電網的發展提供重要幫助。

1電力大數據技術分析

智能電網的發展，促使了大數據技術在電力系統中的應用，構建完善的技術體系，包括：數據采集、數據分類、數據分析、數據存儲以及數據應用。不同數據處理步驟的功能與任務不同：（1）數據采集，為基礎環節，主要作用為電力數據的采集與收集，是開展數據分析工作的基礎與前提。具體運行中，通過實時數據采集、離線數據抽取、文件數據采集等形式進行數據的全面收集。（2）數據分類處理。主要作用體現為數據篩選，甄選出高價值的數據信息，并按照預選設定標準進行數據識別與分類。經分類整理后，重復、多余數據將被剔除，在保障數據價值前提下，使剩余數據更為清晰、規整。（3）數據存儲。預先構建電力數據庫，用于存儲分類整理后的電力數據，依托于數據庫應用來管理、存儲數據，可實現對以往電力數據存儲困難、調取困難問題的有效解決。（4）數據分析與挖掘。電力數據信息依托于數據統計、神經網絡、機器學習、模糊算法等方式進行分析與挖掘，將數據信息存在的隱藏價值、潛在聯系充分挖掘并分析，直觀呈現出數據信息的關聯與規律。數據挖掘過程中涉及關聯分析、分類分析、特異群組分析、聚類分析、異常分析等。針對數據分析的開展，則是借助高性能計算技術完成對數據信息的計算與處理，常用計算技術包括Hadoop分布式計算、YonghongZ-Suite等技術。（5）數據應用?，F階段電力數據應用是將挖掘分析結果應用于其他部門，以挖掘分析結果為依據，對行業資源配比做出合理調整，提升資源利用率，并促進電力企業經濟效益創造。而要想高效、高質量地完成上述5個階段的數據處理，需構建完善的數據采集分析平臺[1-2]。

2基于大數據挖掘用電行為分析

2.1用戶分類

以往電力企業針對用電用戶分類憑借的依據為用電模式、電壓等級，即按照用戶電壓等級與模式的不同進行用戶劃分，具體分為工業、商業、農業、居民用電4種。依據大戶數挖掘的用戶分類，則是以電力大數據為依據，采取科學數據分析算法來達到用戶分類的目的?，F階段常用分類方法為：利用大數據信息制定曲線分析圖，結合對模糊算法、逆向分析、最小二乘法、曲線變化因素、聚類算法來科學分類。例如逆向分析法應用，依據用電用戶不同類型特點的分析，結合熵權法對用戶電力數據進行分析，明確掌握其數據特點和數據權重，最后以數據特點分析結果為基準，找到電力數據中與分析結果相對應的數據信息，實現這部分數據用戶的有效分類。相較于傳統分類方法，基于大數據挖掘的用戶分類更為科學合理，為用戶分類提供理論基礎的同時也能進一步提升用戶分類的精準性。

2.2用電行為影響因子分析

2.2.1自我影響因子自我影響因子是指在具體用電過程中，用戶因自身因素使導致用電行為受到影響，此類影響因子具體包括用電事故發生、用電計劃改變等。

2.2.2自然環境影響因子自然環境影響因子是指自然環境的變化使得用戶用電行為受到影響。自然環境影響因子涉及溫度、風力、季節、濕度、天氣等，在具體用電過程中，上述變化因子的存在使得用戶用電行為受到影響。

2.2.3社會環境影響因子社會環境影響因子是指發生重大國家事件或者是重要節假日，會影響用戶用電行為的因素，具體包括春節、等。社會影響因子具有不確定特點，所以在具體影響因子的分析過程中，需通過手動選擇的形式進行數據篩選。通過對用電行為影響因子的精準、科學分析，并準確篩選出電力數據中不同種類的影響因子，可進一步提升電力數據的代表性，精準體現出用戶用電行為的特點，提高用電行為分析的合理性與可靠性，為電網資源合理配置提供依據。

2.3用戶用電行為分析

基于大數據挖掘前提下，用電行為分析主要研究的內容包括：用戶用電負荷、用戶分類、故障率預測等。依托于數據采集分析平臺開展用電行為分析，將數據信息存儲于數據庫，依據分析目標選取特定類型的數據進行用電行為分析。具體分析過程中，首先，需對某類用戶的整體數據信息進行整體性分析，制作用戶用電曲線圖，曲線圖指標囊括功、電流、電量以及電壓等。其次，將整體數據中存在影響因子的數據排除，如將涉及春節、周末等節日的數據全部排除，對剩余數據進行分析與研究。在排除影響因子數據后，以月、季、年分段標準進行剩余數據的劃分，分析與比較不同階段用戶數據的具體特征。企業要想進一步提升用電行為分析的全面性，可在實際數據分析過程中合理采用負荷分析法、負荷預算法、聚類算法、回歸法等方法來探明數據信息存在的隱藏規律與關聯，通過用戶模型構建的形式來提高行為分析的全面性與有效性。作為主要用電行分析方法之一，聚類分析法的應用在當前電力企業數據分析中較為常見，此方法中K-means算法則是聚類問題解決的常用算法。K-means算法應用具有高效、便捷的特點，應用于電力大數據，可進一步提升數據處理的效率性。但是需注意，K-means算法對初值的敏感度較大，初值的差異使得最終計算結果也會有所不同。模糊C均值算法的應用較為廣泛，每個樣點通過目標函數的優化來獲取所有類中心隸屬度，依據對樣本點類屬的精準、科學判斷，實現樣本數據自動分類。但是實際分析中，因模糊C均值算法只是進行離散數據點集合的處理計算，所以無法做到直接處理特殊類型數據，并對初始值有著較強的依賴性。另外，部分學者提出聚類問題可采取云計算處理方式，在有效解決聚類問題的同時，進一步提升數據處理的速度與效率。但是在具體數據處理過程中，因云計算方式需頻繁地讀寫Hadoop，再加上電力數據龐大，極易在數據處理分析過程中產生性能問題。而隨著電力大數據應用聚類算法研究的愈發深入，提出諸多聚類分析的改進算法，如基于SparkR的K-means算法、基于云計算的K-means算法等。針對電力大數據的挖掘，應用基于云計算的K-mean算法，推動數據處理與開發的大規模開展，起到提升數據處理能力、提高數據處理結果精準性的作用。依托于K-means計算模型的構建，對數據庫中特定用戶數據進行分析處理，進一步提升用電行為分析的科學性與可靠性。正因此，數據采集分析平臺開展數據處理時，基于云計算的K-means算法成為常用的處理方式之一。針對基于SparkR的K-means算法應用，可有效消除以往云計算處理方式存在的頻繁訪問Hadoop問題。此算法的數據引擎是以Hadoop大數據群作為依據，通過對K-means算法的融合應用，有效利用R語言與內存計算特征來提升數據分析能力。相較于傳統用電行為分析，基于大數據挖掘的用電行為分析可以獲取更為精準、科學、可靠的結果，明確掌握用電計劃與規律。同時，基于大數據挖掘的用電行為分析，有著更為完善且全面的理論依據，可以全面、及時地分析用戶用電行為[3-5]。

3結語

基于大數據挖掘的用戶行為分析，依托大數據技術的合理應用，為企業開展全面、精準的用電行為分析提供技術支撐，借助多種算法方法提升數據處理的科學性與合理性，促使電力企業在海量電力數據中獲取更多高價值信息，充分挖掘電力數據中隱藏的關聯、規律信息，為電力企業經營管理水平的提升提供數據支撐。

[參考文獻]

[1]郝然，艾芊，肖斐.基于多元大數據平臺的用電行為分析構架研究[J].電力自動化設備，2017（8）：20-27.

[2]辛苗苗，張延遲，解大.基于電力大數據的用戶用電行為分析研究綜述[J].電氣自動化，2019（1）：5-8，31.

[3]謝勝祥，張惠詩.基于大數據技術的電力客戶屬性挖掘研究與應用[J].電力與能源，2018（6）：131-134，142.

[4]董莉麗.基于大數據挖掘的客戶用電行為分析[J].黑龍江科技信息，2016（4）：106.

[5]張小龍.大數據環境下用戶用電行為分析的研究[D].北京：華北電力大學，2017.

作者：董愛迪 潘建宏 楊爽 單位：國網吉林省電力有限公司信息通信公司