电力系统客户分类：自适应竞争优化与智能电网应用

本文主要探讨的是"基于自适应竞争的均衡优化电力系统客户分类"这一主题。在金融科技日益深入电力行业的背景下，电力系统不仅需要应对传统技术的变革，还要满足"双碳"目标下对智能化、集约化的要求。智能电表作为电力系统的关键组成部分，其数据采集与处理能力对电力管理至关重要。电力系统的客户分类成为了提升差异化管理和效率的关键手段，通过根据用户类型制定策略、优化数据采集和分配，可以提高电力企业的经济效益。 传统的客户分类方法可能无法有效处理电力系统客户数据中的噪声和密度不均匀问题，因此，机器学习技术在此场景中显得尤为重要。研究者们已经探索了多种算法，如K均值聚类算法用于异常检测，手肘法则确定最优聚类数并结合期望最大化算法进行客户偏好分类，灰狼算法优化支持向量机进行负荷预测，以及反向传播神经网络在可再生能源预测中的应用。这些方法旨在提高数据处理的准确性和效率。 本文特别关注的是极限学习机(ELM)，这是一种单层前馈神经网络，其输入权重和偏置随机生成，无需人工调整，这显著加速了模型的学习和计算速度。陈等人的研究表明，将极限学习机与其他深度学习技术如卷积神经网络结合，能够有效应用于电力系统中的故障诊断等领域。 因此，文章的核心内容是利用自适应竞争和均衡优化策略，结合极限学习机和其他机器学习技术，对电力系统中的客户进行更精准、个性化的分类，以提升服务质量、优化资源分配，同时为金融机构提供先进的数据处理和分析工具，推动整个电力行业的智能化转型。