竇　健，董俐君，朱新山

（1.中國(guó)電力科學(xué)研究院，北京 100192；2.天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，天津 300072）

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結(jié)構(gòu)化用電客戶互動(dòng)需求信息的比對(duì)庫(kù)設(shè)計(jì)

竇健1，董俐君1，朱新山2

（1.中國(guó)電力科學(xué)研究院，北京 100192；2.天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，天津 300072）

摘 要：為提升電力系統(tǒng)服務(wù)效率與水平，該文對(duì)結(jié)構(gòu)化用電客戶互動(dòng)需求信息提出了新穎的比對(duì)方案和比對(duì)庫(kù)設(shè)計(jì)方案。比對(duì)方案以客戶互動(dòng)需求信息的一組統(tǒng)計(jì)量作為特征向量，結(jié)合特征向量的距離和相關(guān)系數(shù)構(gòu)造單一用戶之間的差異性指標(biāo)，對(duì)用戶集則采用高斯混合模型為統(tǒng)計(jì)特征向量集建模，并引用Kullback-Leibler （K-L）散度測(cè)量用戶集的差異。利用客戶互動(dòng)需求信息、特征統(tǒng)計(jì)量以及差異性量化指標(biāo)設(shè)計(jì)了一個(gè)三級(jí)的比對(duì)庫(kù)。文中的比對(duì)方案可有效衡量單一用電客戶和用電客戶集的差異程度，改善比對(duì)效率和可靠性，三級(jí)比對(duì)庫(kù)可全方位地反映客戶互動(dòng)需求數(shù)據(jù)的差異，有利于數(shù)據(jù)的分析和處理。

關(guān)鍵詞：互動(dòng)需求；比對(duì)庫(kù)；差異性指標(biāo)；高斯混合模型

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速發(fā)展，電力需求不斷增長(zhǎng)，能源瓶頸問(wèn)題變得越來(lái)越突出。為了滿足電力的供需平衡和供電的可靠性，電力公司除了增加電力基礎(chǔ)設(shè)施的投資以外，還必須實(shí)時(shí)調(diào)整營(yíng)銷策略與服務(wù)方案，鼓勵(lì)用電客戶進(jìn)行需求側(cè)響應(yīng)和節(jié)能。對(duì)用電客戶的互動(dòng)需求信息進(jìn)行分析與比對(duì)，建立比對(duì)庫(kù)，可為制定合理的營(yíng)銷策略與服務(wù)方案提供支持，從而實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)資源配置優(yōu)化，提升服務(wù)效益，提高系統(tǒng)的可靠性［1-2］

經(jīng)典信息分析方法主要可分為3大類：統(tǒng)計(jì)分析、關(guān)聯(lián)分析和推理分析［3-6］。在用電客戶互動(dòng)需求信息分析中，利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析方法對(duì)某類客戶互動(dòng)需求信息進(jìn)行分析，可在時(shí)間與空間上對(duì)客戶需求有個(gè)整體把握，為電力公司的資源配置提供支持［3］。在時(shí)間上，通過(guò)對(duì)用電客戶每年、每個(gè)季度、每月甚至每天的用電量的統(tǒng)計(jì)分析，可發(fā)現(xiàn)客戶的用電規(guī)律，電力公司根據(jù)這些規(guī)律制定合理的供電方案以實(shí)現(xiàn)電力資源的合理配置與有效利用［4］；在空間上，各區(qū)域用電客戶的用電量是有差異的，如天津市南開區(qū)各住宅小區(qū)的用電量是不同的，電力服務(wù)與維修人員的人數(shù)配置可根據(jù)此差異來(lái)進(jìn)行［5］。

利用關(guān)聯(lián)分析方法把客戶的用電情況與季節(jié)、天氣、氣溫、節(jié)假日等信息關(guān)聯(lián)起來(lái)［6］。這些信息對(duì)用電情況有一定的影響，如夏季和冬季，出于降溫與供暖的需要，居民用戶用電量一般有所增加。通過(guò)關(guān)聯(lián)分析，供電公司可根據(jù)實(shí)時(shí)情況對(duì)供電和人員分配有一個(gè)合理的調(diào)整。在用電客戶互動(dòng)需求信息分析中，基于大量用電客戶的互動(dòng)需求信息，利用歸納推理分析方法概括和抽象出各種類型用電客戶互動(dòng)需求信息的特點(diǎn)，如居民用戶的用電環(huán)境與用電要求和其他類型的客戶有較大差別，其互動(dòng)需求將側(cè)重于電價(jià)、用電量等。

本文針對(duì)結(jié)構(gòu)化用電客戶互動(dòng)需求信息提出了比對(duì)算法和比對(duì)庫(kù)的設(shè)計(jì)方案。首先描述了用電客戶類型，并設(shè)計(jì)了用電客戶互動(dòng)需求信息的統(tǒng)計(jì)特征量；在此基礎(chǔ)上，研究了單一用戶的比對(duì)和用戶集的比對(duì)問(wèn)題，提出了新的差異性量化指標(biāo)和兩種新的比對(duì)算法。最后設(shè)計(jì)了一個(gè)3級(jí)比對(duì)庫(kù)，以全方位的反映用戶之間或用戶集之間的差異。

1　客戶互動(dòng)需求信息的統(tǒng)計(jì)特征描述

1.1用電客戶類型

客戶互動(dòng)需求信息，是指用電信息采集系統(tǒng)采集的供電單位與電力用戶共同關(guān)心的信息，其內(nèi)容與客戶的具體用電需求緊密相關(guān)。在電力系統(tǒng)中，根據(jù)用電需求的差異，常常將用電客戶分為A、B、C、D、E 5種類型。A類型為大型專用變壓器用戶，用電容量在100 kVA及以上；B類型為中小型專用變壓器用戶，用電容量小于100 kVA；C類型為三相一般工商業(yè)用戶，是執(zhí)行非居民電價(jià)的低壓三相電力用戶；D類型為單相一般工商業(yè)用戶，是執(zhí)行非居民電價(jià)的低壓?jiǎn)蜗嚯娏τ脩?；E類型為居民用電，執(zhí)行居民電價(jià)的城鄉(xiāng)居民及居住區(qū)公用設(shè)施醫(yī)院學(xué)校等用戶。這五類用電客戶主要關(guān)心的互動(dòng)需求信息的指標(biāo)如表1所示。

表1　五種類型用電客戶的互動(dòng)需求信息指標(biāo)Tab.1　Interactive demand information indices for five categories of electricity customers

客戶互動(dòng)需求信息在數(shù)據(jù)形式上可分為結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化兩類數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，即行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，可以用二維表結(jié)構(gòu)邏輯來(lái)表達(dá)實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)。而不方便用二維邏輯表來(lái)表現(xiàn)的數(shù)據(jù)即稱為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其形式包括文本、圖像、視頻、網(wǎng)頁(yè)等。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可直接按照數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)項(xiàng)的屬性進(jìn)行比對(duì)與分析。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，則需要增加數(shù)據(jù)的預(yù)處理操作。本文研究結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的比對(duì)方案。

1.2互動(dòng)需求信息的統(tǒng)計(jì)量

隨著用電信息采集系統(tǒng)的應(yīng)用，電力企業(yè)各類信息系統(tǒng)紛紛建成投運(yùn)，客戶互動(dòng)需求信息量也在急劇增長(zhǎng)。簡(jiǎn)單地按照數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行比對(duì)，不僅效率低，而且難以反映客戶互動(dòng)需求信息的差異和特征。因此，本文采用一組互動(dòng)需求信息的統(tǒng)計(jì)量來(lái)表達(dá)其特征，并以此為基礎(chǔ)建立比對(duì)方案。

方便描述統(tǒng)計(jì)量，令u=｛u1，u2，…，un｝T表示某個(gè)用戶U關(guān)心的一個(gè)指標(biāo)在t1，t2，…，tn時(shí)刻獲得的數(shù)值，其中，n代表互動(dòng)需求信息的樣本總數(shù)。所關(guān)心的指標(biāo)可以是電壓、電流、功率等。如果需要同時(shí)比對(duì)多個(gè)指標(biāo)，可以采用矩陣U表達(dá)客戶互動(dòng)需求信息，矩陣U的每一行對(duì)應(yīng)一個(gè)用戶關(guān)心的指標(biāo)。為了充分表達(dá)用戶U關(guān)于某種需求指標(biāo)的特征，提出計(jì)算向量u的最小值ub、最大值uc、中位數(shù)um、眾數(shù)uf、樣本均值ue、樣本標(biāo)準(zhǔn)差ud，形成一個(gè)統(tǒng)計(jì)向量s作為用戶U關(guān)于某種需求指標(biāo)的特征描述，s=｛ub，uc，um，uf，ue，ud｝T。表2給出了上述統(tǒng)計(jì)量的定義，其中，符號(hào)1表示一個(gè)元素皆等于1長(zhǎng)度為n的向量，符號(hào)量u′是將向量u的元素按照從小到大的順序排列后形成的向量，函數(shù)||·||q表示計(jì)算輸入向量的q-范數(shù)，函數(shù)I（?）是指示函數(shù)，定義為

表2　互動(dòng)需求信息的統(tǒng)計(jì)量Tab.2　Statistics of interactive demand information

所給出的統(tǒng)計(jì)量可從多方面描述用戶U所關(guān)心的某一指標(biāo)數(shù)據(jù)的特征。最小值、最大值可描述數(shù)據(jù)出現(xiàn)的范圍。中位數(shù)表示用電客戶互動(dòng)需求信息數(shù)據(jù)序列中處于中間位置的數(shù)據(jù)項(xiàng)，可剔除極端值的影響。眾數(shù)表示用電客戶互動(dòng)需求信息中某一項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)據(jù)項(xiàng)（可以不存在或多于一個(gè)），代表數(shù)據(jù)的一般水平。樣本均值反映用電客戶互動(dòng)需求信息中某一項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)，是數(shù)據(jù)整體水平的一個(gè)體現(xiàn)。樣本標(biāo)準(zhǔn)差可以度量數(shù)據(jù)相對(duì)均值的波動(dòng)情況，樣本標(biāo)準(zhǔn)差越大說(shuō)明數(shù)據(jù)的波動(dòng)越嚴(yán)重。

2　基于統(tǒng)計(jì)量的比對(duì)方法

2.1單一用電客戶的比對(duì)

當(dāng)進(jìn)行比對(duì)的雙方都是單一用電客戶時(shí)，稱為單一用電客戶的比對(duì)。采用的比對(duì)方法是先計(jì)算用電客戶的各個(gè)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)特征量，之后就每一個(gè)指標(biāo)進(jìn)行差異性分析，最后將每種指標(biāo)的差異性進(jìn)行綜合產(chǎn)生總體差異性。

假設(shè)U1和U2表示需要比對(duì)的用電客戶，s1和s2分別表示二者的一個(gè)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)特征量。特征量s1和s2的相關(guān)系數(shù)可以描述二者的相似度，其誤差向量的范數(shù)可以描述二者間的距離。結(jié)合二者，提出一種新的差異性度量方法。首先，定義特征量s1和s2的歸一化的均方誤差γe為

顯然，γe和γc滿足，0≤γe≤1和0≤γc≤1。然后，利用γe和γc定義s1和s2的差異性δ為

特征量s1和s2的相關(guān)系數(shù)γc可表示為

式中，權(quán)重因子we和wc皆大于零，并滿足we+wc= 1。權(quán)重因子we和wc可根據(jù)向量的相似度與距離的重要程度進(jìn)行選擇，一般可取為0.5。由式（4）可見(jiàn)，單項(xiàng)指標(biāo)的差異性δ的定義中包含了對(duì)特征量s1和s2的距離和相關(guān)性的考慮，δ越大表明s1和s2的差異性越顯著，δ滿足0≤δ≤1。

如果客戶U1和U2共有l(wèi)個(gè)指標(biāo)需要比對(duì)，利用式（4）計(jì)算每個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的差異性，得到δ1，δ2，…，δl，度量總的差異性δT可用所有單項(xiàng)指標(biāo)差異性的閔可夫斯基距離，即

2.2用戶集的比對(duì)方法

當(dāng)比對(duì)的雙方都包含多個(gè)用電客戶，甚至用電客戶的類型也有多種，稱為用戶集的比對(duì)。此時(shí)，單一用電客戶的比對(duì)方案無(wú)法使用。為了從整體上度量用戶集的用電需求信息的相關(guān)性和差異性，本文提出利用混合高斯模型GMM（Gaussian mix?ture model）描述用電需求信息的分布，并引入K-L散度KLD（Kullback-Leibler divergence）度量分布之間的差異。

假設(shè)集合U1和U2表示兩組用電客戶，U1=｛U,U,…,U｝和=｛U,U,…,U｝，其中，Mi（i=1或2）代表客戶的個(gè)數(shù)，也就是集合U1和U2的勢(shì)。針對(duì)某個(gè)需求信息指標(biāo)，為每一個(gè)參與比對(duì)的用戶建立特征統(tǒng)計(jì)量，得到 s,s,…,s和s,s,…,s兩個(gè)序列。如果將這兩個(gè)序列分別視為隨機(jī)變量S1和S2的樣本序列，那么可分別用概率密度函數(shù) pS1（?）和 pS2（?）來(lái)描述其統(tǒng)計(jì)分布。進(jìn)一步，考慮到每個(gè)用電客戶集合里可能包含多種類型的用戶，一般不同類型的用戶的用電信息差別較大，同一類型的用電客戶的用電信息差別較小，因此，采用GMM描述隨機(jī)變量S1和S2的分布［7］。具體地，設(shè)隨機(jī)變量Si（i=1或2）的樣本序列含有Ki個(gè)目標(biāo)，每個(gè)目標(biāo)類的樣本服從高斯分布φ（x|θik），

式中：θik為分布參數(shù)，即表示第i個(gè)目標(biāo)類的高斯分布的均值μik和方差Σik，θik=（μik，Σik）；Θi為GMM的參數(shù)矢量，Θi=（πi1,…,πiKi,θi1,…,θiKi）T。因此，隨機(jī)變量Si的概率密度函數(shù)可以寫作式中，p是一個(gè)整數(shù)，p＞0一般可取p=4。

該比對(duì)方案可用于縱向比對(duì)，即比對(duì)同一用電客戶在不同階段的互動(dòng)需求信息的差異，也可用于橫向比對(duì)，即比對(duì)不同客戶在同一階段的互動(dòng)需求信息的差異?；诮y(tǒng)計(jì)量的比對(duì)方法可以看出用電客戶的用電數(shù)據(jù)的變化，通過(guò)分析數(shù)據(jù)的變化來(lái)調(diào)配電網(wǎng)的工作，以達(dá)到優(yōu)化電網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量的效果。

式中，πik為混合系數(shù)，表示隨機(jī)變量Si的第k個(gè)目標(biāo)類的先驗(yàn)概率。顯然，此特征統(tǒng)計(jì)量的分布為六維GMM。

上面給出了統(tǒng)計(jì)特征量的GMM描述，該模型完全由其參數(shù)Θi確定。極大似然估計(jì)是一種常用的估計(jì)概率分布參數(shù)的方法。但是，由于分布模型式（7）的復(fù)雜性，直接求解極大似然函數(shù)的解很困難，這里采用經(jīng)典的期望最大化EM（expectationmaximization）算法求其最優(yōu)解。EM算法的第j+1次疊代公式［8］為

由于特征統(tǒng)計(jì)量是隨機(jī)的，歐拉范數(shù)不能直接用于測(cè)量隨機(jī)量之間的差異。為此，引入一種統(tǒng)計(jì)測(cè)度，K-L散度KLD（Kullback-Leibler divergence），也稱為相對(duì)熵（relative entropy）［9］。對(duì)于概率密度函數(shù)pS1（?）和pS2（?），KLD計(jì)算式為

KLD可用于度量?jī)蓚€(gè)統(tǒng)計(jì)模型的差異程度，但它不具有對(duì)稱性。一種對(duì)稱的KLD具有如下形式

許多文獻(xiàn)中將對(duì)稱KLD也稱為距離，顯然，λ （S1，S2）是對(duì)稱的，且可以證明λ（S1，S2）是半正定的［10］，但是λ（S1，S2）不滿足三角不等式，因此它不是嚴(yán)格意義的距離。理論上，將隨機(jī)變量S1和S2的概率密度函數(shù)表達(dá)式（7）代入式（13），就可計(jì)算出λ （S1，S2）。

如果客戶集U1和U2需要從l個(gè)需求信息指標(biāo)方面進(jìn)行比對(duì)，則根據(jù)上述過(guò)程可以計(jì)算出l個(gè)對(duì)稱KLD，得到λ（S11，S21），λ（S12，S22），…，λ（S1l，S2l），總的差異性λT計(jì)算式為

用戶集的比對(duì)方案適用于包含用戶數(shù)量大、用戶類型多的電力客戶組，例如城區(qū)之間的比對(duì)、城市之間的比對(duì)、以及國(guó)家之間的比對(duì)等，能清楚地反映用電客戶集的用電數(shù)據(jù)的變化情況，分析用戶集的用電數(shù)據(jù)的相似性和差異性，為電網(wǎng)的合理調(diào)配提供依據(jù)。

3　比對(duì)庫(kù)設(shè)計(jì)

對(duì)A、B、C、D、E 5類客戶互動(dòng)需求信息的比對(duì)分析往往要牽涉到大量的用電客戶數(shù)據(jù)，因此有必要構(gòu)造比對(duì)庫(kù)來(lái)對(duì)該5類客戶互動(dòng)需求信息進(jìn)行比對(duì)。比對(duì)庫(kù)和一般的數(shù)據(jù)庫(kù)區(qū)別不大［11］，只是里面存儲(chǔ)的是用于比對(duì)的互動(dòng)需求信息或者通過(guò)上述比對(duì)方案得到的比對(duì)分析結(jié)果。本文分3級(jí)構(gòu)建比對(duì)庫(kù)，分別是指標(biāo)數(shù)據(jù)級(jí)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)級(jí)和差異分析級(jí)。

3.1指標(biāo)數(shù)據(jù)級(jí)的比對(duì)庫(kù)設(shè)計(jì)

指標(biāo)數(shù)據(jù)級(jí)比對(duì)庫(kù)是一種最基本形式的比對(duì)庫(kù)。在這一級(jí)中，只是將被比較對(duì)象的一些互動(dòng)需求信息數(shù)據(jù)按照不同指標(biāo)以及給定的時(shí)間區(qū)間分別列舉出來(lái)。表3以表格形式描述了指標(biāo)數(shù)據(jù)級(jí)比對(duì)庫(kù)的一般結(jié)構(gòu)。可見(jiàn)，該級(jí)比對(duì)庫(kù)一般由用戶名稱、用戶類型、時(shí)間區(qū)間、用戶需求信息指標(biāo)和數(shù)據(jù)等項(xiàng)構(gòu)成，其中用戶類型Qi是A、B、C、D、E 5類客戶中的一個(gè)，用戶需求信息指標(biāo)主要有電壓、電流、用電量、用電負(fù)荷和負(fù)荷報(bào)備信息等。

指標(biāo)數(shù)據(jù)級(jí)比對(duì)庫(kù)顯示了在一時(shí)間范圍內(nèi)客戶互動(dòng)需求信息的具體數(shù)值，因此，能夠從細(xì)節(jié)上反映客戶之間的差異。例如，通過(guò)觀察用電量數(shù)據(jù)可以了解到，A、B、C、D、E 5類客戶的用電量滿足A＞B＞C＞D＞E，電力公司可據(jù)此在電力維護(hù)人員人數(shù)的分配上將傾向于A、B、C類客戶。C、D、E類客戶也有對(duì)用電質(zhì)量的需求，不過(guò)遠(yuǎn)沒(méi)有A、B類客戶需求的強(qiáng)烈。這些可作為電力公司在資源配置時(shí)的重要參考。

指標(biāo)數(shù)據(jù)級(jí)比對(duì)庫(kù)可以清楚地顯示報(bào)備日期、負(fù)荷等級(jí)、負(fù)荷位置、負(fù)荷容量等負(fù)荷報(bào)備信息，進(jìn)而可以觀察到A、B、C類客戶的用電負(fù)荷具有時(shí)間持續(xù)性，負(fù)荷量較大，負(fù)荷成分多樣，大部分是1、2級(jí)負(fù)荷等特性；D類用戶的用電負(fù)荷具有時(shí)間不規(guī)律，負(fù)荷數(shù)量較大，負(fù)荷成分比較簡(jiǎn)單，大部分是2級(jí)負(fù)荷等特性；E類用戶的主要用電負(fù)荷為熱負(fù)荷，與D類用戶的用電負(fù)荷特性相反。電力公司可根據(jù)客戶的用電負(fù)荷特性，制定相應(yīng)的方案（如錯(cuò)峰用電方案）［12］。

表3　指標(biāo)數(shù)據(jù)級(jí)比對(duì)庫(kù)Tab.3　Information-level CD

3.2統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)級(jí)的比對(duì)庫(kù)設(shè)計(jì)

雖然，指標(biāo)數(shù)據(jù)級(jí)比對(duì)庫(kù)可以從細(xì)節(jié)上反映用電客戶的差異，但是，從該比對(duì)庫(kù)中很難直接測(cè)出單個(gè)用電客戶或一類用電客戶的互動(dòng)需求數(shù)據(jù)具有的統(tǒng)計(jì)特征和變化規(guī)律，因此，設(shè)計(jì)了第2級(jí)比對(duì)庫(kù)，即統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)級(jí)比對(duì)庫(kù)。在該比對(duì)庫(kù)中，將被比較對(duì)象的一些互動(dòng)需求信息的統(tǒng)計(jì)量按照不同指標(biāo)以及給定的時(shí)間區(qū)間進(jìn)行存儲(chǔ)。表4以表格形式描述了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)級(jí)比對(duì)庫(kù)的一般結(jié)構(gòu)。表中互動(dòng)需求信息的統(tǒng)計(jì)量即指統(tǒng)計(jì)特征量，包含最小值、最大值、中位數(shù)、眾數(shù)、樣本均值和樣本標(biāo)準(zhǔn)差，其定義如表2所示。

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)級(jí)比對(duì)庫(kù)能夠顯示客戶互動(dòng)需求信息在統(tǒng)計(jì)意義下的差異，可相對(duì)準(zhǔn)確的獲得用電客戶的特征。例如，通過(guò)觀察用電量的最大值數(shù)據(jù)項(xiàng)可以了解到，A、B、C、D、E 5類客戶的用電都有最大需量的要求，而且滿足A＞B＞C＞D＞E。據(jù)此，電力公司應(yīng)多關(guān)注最大需量較大的用戶，利用其用電規(guī)律，通過(guò)協(xié)商調(diào)整，以分時(shí)段或其他方式在滿足其最大需量的情況下，而不影響其他用戶。

表4　統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)級(jí)比對(duì)庫(kù)Tab.4　Feature-level CD

從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)級(jí)比對(duì)庫(kù)中可獲得用電客戶的互動(dòng)需求信息的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)互動(dòng)需求數(shù)據(jù)的分類和預(yù)測(cè)。例如，通過(guò)觀察電流的樣本平均值將該數(shù)據(jù)項(xiàng)相近的用電客戶合為一類，可獲得比A、B、C、D、E 5類客戶更精細(xì)的分類方式，據(jù)此，電力公司對(duì)每類客戶制定相應(yīng)的供電方案，以提升服務(wù)效益。另外，結(jié)合電流的樣本平均值和樣本標(biāo)準(zhǔn)差值可預(yù)測(cè)用電客戶的未來(lái)用電需求，或者給出電流值的置信區(qū)間，據(jù)此，電力公司可優(yōu)化資源配置。

3.3差異分析級(jí)的比對(duì)庫(kù)設(shè)計(jì)

雖然，前兩級(jí)比對(duì)庫(kù)可反映單一用電客戶的互動(dòng)需求信息的差異，但沒(méi)有差異程度的量化數(shù)據(jù)，而且，難以觀測(cè)到用電客戶集之間的差異。為此，設(shè)計(jì)第3級(jí)比對(duì)庫(kù)，即差異分析級(jí)比對(duì)庫(kù)。在該庫(kù)中，存儲(chǔ)了兩個(gè)被比較對(duì)象的互動(dòng)需求信息的差異性數(shù)據(jù)。表5和表6分別針對(duì)單一用電客戶和用電客戶集描述了差異分析級(jí)比對(duì)庫(kù)的一般結(jié)構(gòu)。表中互動(dòng)需求的差異性量化值既有單指標(biāo)的，也有多指標(biāo)（即總差異），既有針對(duì)單一用戶的，也有針對(duì)用戶集的，其定義見(jiàn)式（4）、（5）、（13）和（14）。

表5　單一用戶的差異分析級(jí)比對(duì)庫(kù)Tab.5　Difference-level CD for the case of two single customers

表6　用戶集的差異分析級(jí)比對(duì)庫(kù)Tab.6　Difference-level CD for the case of two customer sets

差異分析級(jí)比對(duì)庫(kù)能夠清楚地反映不同用戶在同一時(shí)間段的用電客戶互動(dòng)需求信息數(shù)據(jù)的差異程度。例如，通過(guò)觀察電壓指標(biāo)對(duì)應(yīng)的差異性，可以獲得A類客戶之間差異程度與A類客戶和其他B、C、D、E類客戶之間差異程度的比較，從而為電力公司進(jìn)行差異化供電提供指導(dǎo)。利用差異分析級(jí)比對(duì)庫(kù)可對(duì)電力客戶進(jìn)行更精細(xì)的分類。例如，選擇所關(guān)心的3個(gè)指標(biāo)電壓、電流和用電量，利用他們對(duì)應(yīng)的差異性數(shù)據(jù)通過(guò)K-means聚類方法［13］，將差異性較小的用戶聚在一起，更便于電力公司進(jìn)行資源配置和供電規(guī)劃。差異分析級(jí)比對(duì)庫(kù)能夠顯示包含多種類型的用電客戶集之間的客戶互動(dòng)需求信息差異。例如，通過(guò)觀察西北某城市與東北某城市的用電客戶互動(dòng)需求信息的差異性量化數(shù)值，不僅可以清楚地了解這兩個(gè)地區(qū)總的差異程度，也可以獲得在各個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)上的差異程度。

可以說(shuō)，差異分析級(jí)比對(duì)庫(kù)是在相對(duì)比較宏觀的層面上反映客戶互動(dòng)需求數(shù)據(jù)的差異，它不能像指標(biāo)數(shù)據(jù)級(jí)比對(duì)庫(kù)那樣能夠從細(xì)節(jié)上反映客戶之間的差異，也不能像統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)級(jí)比對(duì)庫(kù)那樣適于表現(xiàn)客戶互動(dòng)需求數(shù)據(jù)具有的統(tǒng)計(jì)特征和變化規(guī)律。因此，只有將這3種級(jí)別的比對(duì)庫(kù)相結(jié)合，才能從微觀到宏觀，從細(xì)節(jié)到整體，全方位地反映客戶互動(dòng)需求數(shù)據(jù)的差異。這對(duì)于客戶互動(dòng)需求數(shù)據(jù)的分析和處理是有利的。

4　結(jié)語(yǔ)

本文建立了面向結(jié)構(gòu)化用電客戶互動(dòng)需求信息的比對(duì)方案和3級(jí)比對(duì)庫(kù)設(shè)計(jì)方案。單一用戶的比對(duì)方法中采用了新穎的綜合統(tǒng)計(jì)特征量的距離和相關(guān)系數(shù)的差異性指標(biāo)，可更好地衡量二者的差異程度；客戶集的比對(duì)方法中通過(guò)GMM為二者的統(tǒng)計(jì)特征向量集建模，并引用K-L散度測(cè)量其差異性，可有效應(yīng)對(duì)用戶集中含有多種類型客戶的情況。上述兩種比對(duì)方案都建立在對(duì)客戶特性的統(tǒng)計(jì)特征描述基礎(chǔ)上，有利于改善比對(duì)效率和可靠性。

提出的比對(duì)庫(kù)由指標(biāo)數(shù)據(jù)級(jí)比對(duì)庫(kù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)級(jí)比對(duì)庫(kù)和差異分析級(jí)比對(duì)庫(kù)構(gòu)成，可分別從細(xì)節(jié)、統(tǒng)計(jì)規(guī)律、差異性量化值3種層次反映客戶或客戶集之間的差異。三者結(jié)合可全方位地反映客戶互動(dòng)需求數(shù)據(jù)的差異，有利于客戶互動(dòng)需求數(shù)據(jù)的分析和處理。

參考文獻(xiàn)：

［1］余貽鑫，欒文鵬（Yu Yixin，Luan Wenpeng）.智能電網(wǎng)述評(píng)（Smart grid and its implementations）［J］.中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)（Proceedings of the CSEE），2009，29（34）：1-8.

［2］趙洪山，王瑩瑩，陳松（Zhao Hongshan，Wang Yingying，Chen Song）.需求響應(yīng)對(duì)配電網(wǎng)供電可靠性的影響（Im?pact of demand response on distribution system reliabili?ty）［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化（Automation of Electric Power Systems），2015，39（17）：49-55.

［3］張東霞，苗新，劉麗平，等（Zhang Dongxia，Miao Xin，Liu Liping，et al）.智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展研究（Re?search on development strategy for smart grid big data）［J］.中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)（Proceedings of the CSEE），2015，35（1）：2-12.

［4］陳國(guó)初（Chen Guochu）.文化微粒群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在用電量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用（Application of cultural particle swarm op?timization neural network in electric load forecasting）［J］.電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)（Proceedings of the CSU-EP?SA），2011，23（2）：31-37.

［5］鄭永康，陳維榮，蔣剛，等（Zheng Yongkang，Chen Weirong，Jiang Gang，et al）.電力市場(chǎng)條件下年用電量混沌模型分析（Annual electricity consumption analysis us?ing chaotic model under power market）［J］.電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)（Proceedings of the CSU-EPSA），2006，18 （5）：95-98.

［6］袁斌，方芩璐，羅滇生，等（Yuan Bin，F(xiàn)ang Qinlu，Luo Diansheng，et al）.短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中對(duì)輸入-輸出關(guān)聯(lián)度的改進(jìn)（Improvement of input-output correlations of shorttime power load forecasting）［J］.電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)（Proceedings of the CSU-EPSA），2011，23（3）：9-73.

［7］喬少杰，金琨，韓楠，等（Qiao Shaojie，Jin Kun，Han Nan，et al）.一種基于高斯混合模型的軌跡預(yù)測(cè)算法（Trajec?tory prediction algorithm based on Gaussian mixture mod?el）［J］.軟件學(xué)報(bào)（Journal of Software），2015，26（5）：1048-1063.

［8］王愛(ài)萍，張功營(yíng)，劉方（Wang Aiping，Zhang Gongying，Liu Fang）.EM算法研究與應(yīng)用（Research and applica?tion of EM algorithm）［J］.計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展（Computer Technology and Development），2009，19（9）：108-110.

［9］王歡良，韓紀(jì)慶，鄭鐵然（Wang Huanliang，Han Jiqing，Zheng Tieran）.高斯混合分布之間K-L散度的近似計(jì)算（Approximation of Kullback-Leibler divergence between two Gaussian mixture distributions）［J］.自動(dòng)化學(xué)報(bào)（Acta Automatica Sinica），2008，34（5）：529-534.

［10］李曉艷，張子剛，張逸石，等（Li Xiaoyan，Zhang Zigang，Zhang Yishi，et al）.一種基于KL散度和類分離策略的特征選擇算法（KL-divergence based feature selection al?gorithm with the separate-class strategy）［J］.計(jì)算機(jī)科學(xué)（Computer Science），2012，39（12）：224-227.

［11］張逸，楊洪耕，葉茂清（Zhang Yi，Yang Honggeng，Ye Maoqing）.基于分布式文件系統(tǒng)的海量電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)管理方案（A data management scheme for massive power quality monitoring data based on distributed file system）［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化（Automation of Electric Pow?er Systems），2014，38（2）：102-108.

［12］程宜風(fēng)，陳中偉，安靈旭，等（Cheng Yifeng，Chen Zhong?wei，An Lingxu，et al）.智能小區(qū)用電的排隊(duì)論模型及控制策略（Queuing theory model and control strategy for electricity of intelligent community）［J］.電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)（Proceedings of the CSU-EPSA），2014，26（7）：7-10，50.

［13］黃毅成，楊洪耕（Huang Yicheng，Yang Honggeng）.改進(jìn)遺傳K均值算法在負(fù)荷特性分類的應(yīng)用（Application of improved genetic and K-means algorithm on load char?acteristic classification）［J］.電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)（Proceedings of the CSU-EPSA），2014，26（7）：70-75.

竇?。?987—），男，碩士研究生，工程師，研究方向?yàn)橛秒娦畔⒉杉夹g(shù)。Email：doujian@epri.sgcc.com.cn

董俐君（1983—），女，本科，工程師，研究方向?yàn)殡娏π枨髠?cè)管理技術(shù)。Email：donglijun@epri.sgcc.com.cn

朱新山（1977—），男，通信作者，博士，副教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)理論與應(yīng)用。Email：xszhu126@126. com

中圖分類號(hào)：TP3

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1003-8930（2016）06-0080-06

DOI：10.3969/j.issn.1003-8930.2016.06.014

作者簡(jiǎn)介：

收稿日期：2015-11-02；修回日期：2015-12-31

Design of the Comparative Database for Structured Interactive Demand Information of Electricity Customers

DOU Jian1，DONG Lijun1，ZHU Xinshan2
（1.China Electric Power Research Institute，Beijing 100192，China；2.School of Electrical Engineering and Automation，Tianjin University，Tianjin 300072，China）

Abstract：To improve the service efficiency and quality of the electric power company，this paper proposes the new com?parative techniques and constructs the comparative database for structured interactive demand information（SIDI）of electricity customers.With a set of statistics of SIDI as a feature vector，the difference between two single customers is measured by combining the distance and correlation coefficient between their statistical feature vectors，however，for the case of two customer sets，the statistical feature vectors of each set are stochastically modeled by the Gaussian mix?ture model and the Kullback-Leibler divergence（KLD）is used to measure their difference.The three-level comparative database（CD）is established for SIDI，which consists of information-level CD with SIDI being shown，feature-level CD taking use of the statistical feature vector and difference-level CD showing the difference metrics.The proposed methods measure the difference of customers of customer sets with the improved comparative reliability and efficiency，and the designed CD reflects the difference of SIDI completely，which is in favor of the analyses and processing of SIDI data.

Key words：interactive demand；comparative database；difference index；Gaussian mixture model