云计算驱动的智能社区用电行为五类划分研究

本文主要探讨了基于云计算的居民用电行为分析模型在智能住宅区的应用。研究者张素香、刘建明、赵丙镇和曹津平，来自国网信息通信有限公司，他们利用云计算平台的强大计算能力和大数据处理技术，针对智能住宅区的实际需求，提出了一个创新的方法。该模型的核心是结合并行K-means聚类算法，对居民用电数据中的关键特征进行深入分析，包括高峰时段的用电率、负荷率、谷值负荷系数等，即低峰时段的用电量与总用电量的比例。 峰谷用电率和负荷率反映了居民的用电习惯和用电时间分布，有助于电力公司理解和预测能源需求，优化电网调度，提高电力供应效率。而熵权方法被用来确定这些特征的重要性权重，这使得模型能够更准确地识别出不同类型的用电行为模式。 实验部分，研究者从某些建筑中的600个用户处收集了实际用电数据，通过实施基于云计算的分析，将这些居民划分为五个类别，分别为空置户和其他可能存在的用电行为类型。这个分类结果对于智能电网的管理和客户服务具有重要意义，可以帮助电力公司提供个性化的服务，如节能建议，同时也有助于制定更有效的电力定价策略。 本文的研究不仅展示了云计算在居民用电行为分析中的潜力，还强调了其在提升能源管理效率、优化资源配置以及推动智能电网发展方面的重要作用。通过这种方法，电力公司可以更好地理解和响应居民的用电需求，实现节能减排目标，同时也提高了电力系统的整体性能。