發(fā)布時(shí)間：2025-05-04 18:59

　　在國(guó)家“雙碳”發(fā)展戰(zhàn)略和售電市場(chǎng)化改革的背景下,供電企業(yè)必須立足于國(guó)家發(fā)展需要和行業(yè)改革現(xiàn)狀,順應(yīng)數(shù)字化發(fā)展的時(shí)代潮流,重新定位電力營(yíng)銷工作的重點(diǎn)。電力用戶將成為售電市場(chǎng)的重要參與主體,擁有更多的消費(fèi)選擇,供電公司亟需通過提升自身的供電服務(wù)質(zhì)量來吸引更多的用戶。利用人工智能技術(shù)對(duì)用戶進(jìn)行精細(xì)化分類是供電企業(yè)營(yíng)銷部門提升服務(wù)質(zhì)量的第一步,以用電特征來區(qū)分不同類別的用戶,并為每一類用戶提供不同的個(gè)性化服務(wù),不僅可以提升部門的管理和服務(wù)能力,而且可以拓展企業(yè)營(yíng)銷服務(wù)的業(yè)務(wù)范圍,發(fā)揮人工智能技術(shù)對(duì)于電力營(yíng)銷服務(wù)的支撐作用,開發(fā)電力企業(yè)新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。本文緊緊圍繞電力用戶的分類研究,以工業(yè)用戶用電數(shù)據(jù)為例,主要開展了以下三個(gè)方面的研究:首先,構(gòu)建了工業(yè)用戶用電數(shù)據(jù)集構(gòu)建,對(duì)用電數(shù)據(jù)集進(jìn)行了預(yù)處理過程,具體處理步驟包括基于BP算法的數(shù)據(jù)缺失值補(bǔ)全、基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)的數(shù)據(jù)項(xiàng)篩選、基于卷積平滑方法的數(shù)據(jù)去噪、基于降采樣技術(shù)的數(shù)據(jù)壓縮等,通過對(duì)用戶分類需求深入調(diào)研后,構(gòu)建了用戶分類的指標(biāo)體系,完成了用戶數(shù)據(jù)的特征提取;其次,利用結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、模型收斂速度較快的K-Means聚類算法對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類研究,...

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述
        1.2.1 用戶用電數(shù)據(jù)分析與研究現(xiàn)狀
        1.2.2 深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論與研究現(xiàn)狀
        1.2.3 Transformer模型應(yīng)用與研究現(xiàn)狀
    1.3 主要工作與內(nèi)容安排
第2章 用戶用電數(shù)據(jù)特征提取方法研究
    2.1 用戶用電數(shù)據(jù)項(xiàng)篩選與數(shù)據(jù)集構(gòu)建
        2.1.1 工業(yè)用戶用電數(shù)據(jù)集構(gòu)建
        2.1.2 用戶用電數(shù)據(jù)缺失值的補(bǔ)全方法
        2.1.3 基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)的數(shù)據(jù)項(xiàng)篩選
    2.2 基于數(shù)據(jù)平滑的用電數(shù)據(jù)去噪處理
        2.2.1 時(shí)序數(shù)據(jù)平滑方法及適用性分析
        2.2.2 基于卷積平滑的數(shù)據(jù)去噪處理
    2.3 基于降采樣技術(shù)的用戶用電數(shù)據(jù)壓縮
    2.4 用戶用電數(shù)據(jù)的時(shí)序特征提取
        2.4.1 用戶用電特征提取方法研究
        2.4.2 用戶用電量數(shù)據(jù)分類指標(biāo)體系構(gòu)建
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于多維用電數(shù)據(jù)的無監(jiān)督用戶分類研究
    3.1 聚類算法的特點(diǎn)及評(píng)估方法
        3.1.1 聚類算法的理論與特點(diǎn)分析
        3.1.2 聚類算法的標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估方法
    3.2 基于粒子群的K-Means算法尋優(yōu)研究
        3.2.1 K-Means聚類算法理論
        3.2.2 粒子群算法的原理
        3.2.3 基于粒子群的K-Means尋優(yōu)模型
    3.3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與指標(biāo)
        3.3.2 粒子群優(yōu)化結(jié)果分析
        3.3.3 用戶用電數(shù)據(jù)的聚類結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于深度學(xué)習(xí)的有監(jiān)督用戶分類研究
    4.1 深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論介紹
        4.1.1 注意力機(jī)制
        4.1.2 殘差網(wǎng)絡(luò)
        4.1.3 Dropout正則化
        4.1.4 批處理的歸一化方法
    4.2 Transformer理論及模型研究
        4.2.1 多頭注意力機(jī)制的原理和模型
        4.2.2 位置編碼的原理和模型
    4.3 基于格拉姆角場(chǎng)的用電特征圖像化轉(zhuǎn)換
        4.3.1 格拉姆角場(chǎng)理論
        4.3.2 用戶用電數(shù)據(jù)圖像的轉(zhuǎn)換效果
    4.4 基于VIT的用戶分類模型研究
        4.4.1 Vision Transformer模型介紹
        4.4.2 基于VIT的用戶分類模型構(gòu)建
    4.5 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
        4.5.1 仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置
        4.5.2 仿真實(shí)驗(yàn)相關(guān)參數(shù)設(shè)置
        4.5.3 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝



本文編號(hào)：4042751