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第４０卷第１１期计算机应用与软件Ｖｏｌ４０Ｎｏ．１１

２０２３年１１月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＮｏｖ．２０２３

基于自适应权重特征聚类的用户用电行为分析

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洪居华洪兰秀李源非蔡期塬沈豫刘林许梓明

１（国网福建省电力有限公司经济技术研究院福建福州３５００００）

２（国网信通亿力科技有限责任公司福建福州３５００００）

摘要智能电表的推广使得监测数据呈指数级增长，但部分大电力公司在需求侧分析和大数据分析方面通

常面临极大的挑战，因此，提出一种自适应权重特征Ｋ均值有限传播（ａｄａｐｔｉｖｅｗｅｉｇｈｔｅｄｆｅａｔｕｒｅＫｍｅａｎｓｆｉｎｉｔｅ

ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，ＡＰ）聚类算法来分析用户的用电行为。构造一个综合特征集，即负荷曲线的时域、频域和波动特

征。将特征集应用到分布式框架中分析客户行为，在局部建模中，考虑负荷曲线的时域和波动特性，采用自适应

Ｋｍｅａｎｓ算法对负荷曲线进行聚类，并采用客观熵权；在全局建模中，引入ＡＰ聚类算法，结合加权时域和频域特

征得到聚类结果。通过仿真数据的性能测试和大数据集的用电行为分析，验证了所提模型和方法的有效性。

关键词自适应权重特征有限传播用电行为分布式框架熵权

中图分类号ＴＰ１８３ＴＰ３文献标志码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０２３．１１．０５１

ＥＬＥＣＴＲＩＣＩＴＹＣＯＮＳＵＭＰＴＩＯＮＢＥＨＡＶＩＯＲＡＮＡＬＹＳＩＳＢＡＳＥＤＯＮ

ＡＤＡＰＴＩＶＥＷＥＩＧＨＴＦＥＡＴＵＲＥＣＬＵＳＴＥＲＩＮＧ

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ＨｏｎｇＪｕｈｕａＨｏｎｇＬａｎｘｉｕＬｉＹｕａｎｆｅｉＣａｉＱｉｙｕａｎＳｈｅｎＹｕＬｉｕＬｉｎＸｕＺｉｍｉｎｇ

１（ＥｃｏｎｏｍｉｃａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｔａｔｅＧｒｉｄＦｕｊｉａｎＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｆｕｚｈｏｕ３５００００，Ｆｕｊｉａｎ，Ｃｈｉｎａ）

２（ＳｔａｔｅＧｒｉｄＸｉｎｔｏｎｇＹｉｌｉＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｆｕｚｈｏｕ３５００００，Ｆｕｊｉａｎ，Ｃｈｉｎａ）

ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｐｏｐｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｍａｒｔｍｅｔｅｒｓｍａｋｅｓｔｈｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｉｎｃｒｅａｓｅｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｌｙ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｕｔｉｌｉｔｙ

ｃｏｍｐａｎｉｅｓｆａｃｅｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｉｎｄｅｍａｎｄｓｉｄｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎｏｆｂｉｇｄａｔａ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎａｄａｐｔｉｖｅ

ｗｅｉｇｈｔｅｄｆｅａｔｕｒｅＫｍｅａｎｓｆｉｎｉｔｅｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ（ＡＰ）ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｕｓｅｒｓｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ

ｂｅｈａｖｉｏｒ．Ａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｆｅａｔｕｒｅｓｅｔｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ，ｗｈｉｃｈｗａｓｔｈｅｔｉｍｅｄｏｍａｉｎ，ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏｍａｉｎａｎｄｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ

ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｌｏａｄｃｕｒｖｅ．Ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｅｔｗａｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｄｉｖｉｄｅａｎｄｃｏｎｑｕｅｒｆｒａｍｅｗｏｒｋｔｏａｎａｌｙｚｅｃｕｓｔｏｍｅｒｂｅｈａｖｉｏｒ．

Ｉｎｔｈｅｌｏｃａｌｍｏｄｅｌｉｎｇ，ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｔｉｍｅｄｏｍａｉｎａｎｄｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｌｏａｄｃｕｒｖｅ，ｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅｋｍｅａｎｓ

ａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｕｓｅｄｔｏｃｌｕｓｔｅｒｔｈｅｌ