基于深度学习的电力营销精益化服务研究

发布时间：2025-05-04 18:59

　　在国家“双碳”发展战略和售电市场化改革的背景下,供电企业必须立足于国家发展需要和行业改革现状,顺应数字化发展的时代潮流,重新定位电力营销工作的重点。电力用户将成为售电市场的重要参与主体,拥有更多的消费选择,供电公司亟需通过提升自身的供电服务质量来吸引更多的用户。利用人工智能技术对用户进行精细化分类是供电企业营销部门提升服务质量的第一步,以用电特征来区分不同类别的用户,并为每一类用户提供不同的个性化服务,不仅可以提升部门的管理和服务能力,而且可以拓展企业营销服务的业务范围,发挥人工智能技术对于电力营销服务的支撑作用,开发电力企业新的经济增长点。本文紧紧围绕电力用户的分类研究,以工业用户用电数据为例,主要开展了以下三个方面的研究:首先,构建了工业用户用电数据集构建,对用电数据集进行了预处理过程,具体处理步骤包括基于BP算法的数据缺失值补全、基于皮尔逊相关系数的数据项筛选、基于卷积平滑方法的数据去噪、基于降采样技术的数据压缩等,通过对用户分类需求深入调研后,构建了用户分类的指标体系,完成了用户数据的特征提取;其次,利用结构简单、模型收敛速度较快的K-Means聚类算法对用户数据进行了分类研究,...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 选题背景及意义
    1.2 国内外研究现状综述
        1.2.1 用户用电数据分析与研究现状
        1.2.2 深度学习相关理论与研究现状
        1.2.3 Transformer模型应用与研究现状
    1.3 主要工作与内容安排
第2章 用户用电数据特征提取方法研究
    2.1 用户用电数据项筛选与数据集构建
        2.1.1 工业用户用电数据集构建
        2.1.2 用户用电数据缺失值的补全方法
        2.1.3 基于皮尔逊相关系数的数据项筛选
    2.2 基于数据平滑的用电数据去噪处理
        2.2.1 时序数据平滑方法及适用性分析
        2.2.2 基于卷积平滑的数据去噪处理
    2.3 基于降采样技术的用户用电数据压缩
    2.4 用户用电数据的时序特征提取
        2.4.1 用户用电特征提取方法研究
        2.4.2 用户用电量数据分类指标体系构建
    2.5 本章小结
第3章 基于多维用电数据的无监督用户分类研究
    3.1 聚类算法的特点及评估方法
        3.1.1 聚类算法的理论与特点分析
        3.1.2 聚类算法的标准评估方法
    3.2 基于粒子群的K-Means算法寻优研究
        3.2.1 K-Means聚类算法理论
        3.2.2 粒子群算法的原理
        3.2.3 基于粒子群的K-Means寻优模型
    3.3 仿真实验与结果分析
        3.3.1 实验设计与指标
        3.3.2 粒子群优化结果分析
        3.3.3 用户用电数据的聚类结果分析
    3.4 本章小结
第4章 基于深度学习的有监督用户分类研究
    4.1 深度学习相关理论介绍
        4.1.1 注意力机制
        4.1.2 残差网络
        4.1.3 Dropout正则化
        4.1.4 批处理的归一化方法
    4.2 Transformer理论及模型研究
        4.2.1 多头注意力机制的原理和模型
        4.2.2 位置编码的原理和模型
    4.3 基于格拉姆角场的用电特征图像化转换
        4.3.1 格拉姆角场理论
        4.3.2 用户用电数据图像的转换效果
    4.4 基于VIT的用户分类模型研究
        4.4.1 Vision Transformer模型介绍
        4.4.2 基于VIT的用户分类模型构建
    4.5 仿真实验与结果
        4.5.1 仿真实验环境配置
        4.5.2 仿真实验相关参数设置
        4.5.3 仿真实验结果分析
    4.6 本章小结
第5章 结论与展望
    5.1 结论
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢



本文编号：4042751