【摘 要】
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用户耗能是电力网的主要负荷，其时空分布特性对于电力服务、电网调度与电网规划都具有重要的参考价值，是电网建设的最重要依据之一。借助广泛部署的“多表合一”智能电表等新型计量设备，电力运营商可以更为精准和深入地分析居民用户的用电行为在时空分布上的习惯模式，促进电网高效运营。本文针对区域用户画像问题，提出基于聚类算法的用电模式分析方法。在分析过程中，利用“多表合一”用能采集系统，引入了用户的燃气消耗数据，
【基金项目】
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国家电网公司科技项目“面向客户侧能源互联网的能源计量一体化采集技术研究”（52094019000Z）；
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用户耗能是电力网的主要负荷，其时空分布特性对于电力服务、电网调度与电网规划都具有重要的参考价值，是电网建设的最重要依据之一。借助广泛部署的“多表合一”智能电表等新型计量设备，电力运营商可以更为精准和深入地分析居民用户的用电行为在时空分布上的习惯模式，促进电网高效运营。本文针对区域用户画像问题，提出基于聚类算法的用电模式分析方法。在分析过程中，利用“多表合一”用能采集系统，引入了用户的燃气消耗数据，并比较了层次聚类与自组织映射（self-organized maps，SOM）两种聚类方法。通过真实数据上的实验说明了聚类算法以及“多表合一”计量数据有助于挖掘出高耗能区域，在用能特性分析问题上具有较高实用价值。
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