一种基于自回归和自适应提升算法的居民用电行为分析的系统及方法

摘要

居民用电消费受较多因素的影响，掌握居民用电习惯及其主要影响因素间的规律对电力系统调度，电力市场化的推进，智能化城市管理都具有重要意义。目前借助大数据平台，基于线性回归、灰色预测等算法搭建数据挖掘模型，实现了居民用电消费分析和用电负荷预测分析的场景应用。针对大数据应用背景下用户智能用电行为分类的计算复杂性和特征选择有效性的问题,本发明公开了一种基于大数据思维的客户用电行为分析模型，根据历史用电数据和实时的电力负荷情况来识别居民用电规律与否的系统及方法，主要包括通过异常分析剔除掉个别极端用电数值,通过自回归模型建立每个用电单位的48小时用电曲线，以及利用提升树算法对实时的用电数据进行分类。