基于数据挖掘的高压用户电力负荷特性分析及其应用研究.pdfVIP

电力创新

PowerInnovation

基于数据挖掘的高压用户电力负荷特性

分析及其应用研究

邓序之  陈  颖  叶傲霜  钟佳时  陈小毅

（国网上海浦东供电公司）

摘要：随着经济的高速发展，电力作为国家经济发展的基础保障。现阶段电力系统整体的电能量利用率不

断下滑。在当前电力负荷的形势下，本文提出了基于数据挖掘的高压用户电力负荷特性分析及其应用研

究，旨在了解高压用户的负荷行为，优化电力系统的供电策略。并在此基础上开展负荷管理工作，提高能源

利用效率，降低能源浪费，具有尤为重要的意义。

关键词：数据挖掘；高压用户；负荷特性；聚类分析

代电力系统的可持续性和便利性使人们更据、电力企业管理数据和电力企业运行数据[3]。在

现加依赖电力。随着电力市场的逐步完善，此之中，大部分的生产数据是由现场设备采集到的。

高压用户的电力负荷特性将成为电力市场数据处理框架如图1所示。

价格制定的重要因素之一[1]。目前，电动汽车、各

种电力设备和临时高负荷功耗电器的出现，导致配

电系统的复杂性和不确定性增加。

本文利用数据挖掘技术对高压用户的电力负荷

数据进行分析，以揭示其负荷特性，通过研究高压

用户的用电行为，分析高压用户的峰谷用电特性，

可以合理安排发电计划，避免电力系统的过载或不

足，从而掌握高压用户用电的负荷特性。通过深入

分析电力负荷特性，对于提高电能利用率、优化用

电结构具有重要的意义。通过对电力负荷特性的深

入分析，可以更好地开展负荷管理工作，实行峰谷

分时电价政策，从而优化电网用电结构，并对数据

挖掘技术在电力负荷特性分析及其应用研究。图1 数据处理框架

根据数据处理框架图的设计可知，数据处理是对

1 数据挖掘技术

电网数据和外部数据进行数据收集、清洗、集成以及

1.1数据分析过程规约，再将处理过的数据放入数据库中，在知识库中，

数据分析是指使用各种统计和计算方法，对收通过解释和决策对数挖掘与分析[4]。利用数据挖掘技

集到的数据进行分析和解释[2]。根据数据的类型，术研究居民的用电行为，从而掌握居民用电的负荷特

将电网数据大致分为三类，分别是电力企业生产数性。在此过程中，较为重要的部分是数据挖掘这一过

程，数据挖掘包括对数据的预处理、数据挖掘和解释

收稿日期：2024-04-09。与评估三个阶段，数据挖掘过程如图2所示。

198EPEM2025.5下

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波技术来减少，在数据获取和传输过程中，不可避

免的会受到其他因素的影响，因此对用户电力负荷

数据预处理抽取或者推导其有价值的部分。

Abtn

用户电力负荷序列用（，）表示