【摘 要】
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随着我国电网智能化水平提高以及智能量测终端设备的普及，为电力企业带来了海量的用户侧用电数据。为增强电力企业对用户的了解，基于数据挖掘技术提出一种考虑负荷季节特性的电力用户用电行为画像的方法。首先，对原始负荷数据进行数据清洗和预处理，并利用方差过滤和特征过滤进行特征筛选；然后，根据季节性基础负荷相互独立的特点，将处理后的负荷数据分解成季节性基础负荷和受其他因素影响的敏感负荷；其次，分别对基础负荷和敏
【基金项目】
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国家自然科学基金（5177726）； 国网山东省电力公司科技项目（2020A-061）；
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随着我国电网智能化水平提高以及智能量测终端设备的普及，为电力企业带来了海量的用户侧用电数据。为增强电力企业对用户的了解，基于数据挖掘技术提出一种考虑负荷季节特性的电力用户用电行为画像的方法。首先，对原始负荷数据进行数据清洗和预处理，并利用方差过滤和特征过滤进行特征筛选；然后，根据季节性基础负荷相互独立的特点，将处理后的负荷数据分解成季节性基础负荷和受其他因素影响的敏感负荷；其次，分别对基础负荷和敏感负荷的相关性系数依次聚类分析，得到双重聚类标签结果，最后得到两类标签形成的用户用电行为画像。在算例分析部分利用30个电力用户负荷数据验证了所提出用户画像方案的可行性。
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