周磊 朱超群 駱釗 高澤勇

摘 要：隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日趨激烈和電力產(chǎn)業(yè)的不斷升級(jí)，綜合能源服務(wù)正成為未來(lái)電力發(fā)展的新趨勢(shì)。綜合能源線上電商化服務(wù)是未來(lái)電網(wǎng)智能能源的關(guān)鍵組成部分，也是從電網(wǎng)能源集成服務(wù)向多能源服務(wù)提供商競(jìng)爭(zhēng)供應(yīng)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的重要途徑，一種有效的綜合能源服務(wù)推薦方法對(duì)綜合能源公司在能源競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利地位具有重要作用。鑒于此，根據(jù)用戶的興趣特點(diǎn)和用戶在系統(tǒng)中的行為數(shù)據(jù)來(lái)挖掘用戶的興趣偏好，選取部分?jǐn)?shù)據(jù)建立用戶興趣圖譜并進(jìn)行譜聚類(lèi)，將聚類(lèi)后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入隨機(jī)森林模型進(jìn)行評(píng)分預(yù)測(cè)訓(xùn)練，剩余數(shù)據(jù)提取用戶屬性信息導(dǎo)入模型獲取預(yù)測(cè)評(píng)分，并與原始評(píng)分進(jìn)行對(duì)比，以驗(yàn)證模型的有效性。

關(guān)鍵詞：綜合能源服務(wù);推薦算法;興趣圖譜;譜聚類(lèi);隨機(jī)森林

0? ? 引言

隨著國(guó)家對(duì)電力體制改革的不斷推進(jìn)、售電側(cè)市場(chǎng)的開(kāi)放以及新型能源大量接入傳統(tǒng)電網(wǎng)，綜合能源服務(wù)將逐漸成為電網(wǎng)公司的運(yùn)營(yíng)重點(diǎn)。目前，我國(guó)電力企業(yè)發(fā)展正處于轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期[1-6]。綜合能源服務(wù)是一種新型的能源服務(wù)模式，可以滿足客戶多樣化的能源生產(chǎn)和消費(fèi)需求，涉及能源規(guī)劃設(shè)計(jì)、設(shè)施投資建設(shè)、多能源運(yùn)行服務(wù)、融資服務(wù)等。同時(shí)，綜合能源服務(wù)融合了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)，以提高能源利用率，降低能源使用成本。目前，已有很多學(xué)者針對(duì)綜合能源服務(wù)進(jìn)行了深入的研究，同時(shí)，推薦系統(tǒng)在生活中也有諸多應(yīng)用，并給人們帶來(lái)了極大的便利，但關(guān)于綜合能源服務(wù)推薦的相關(guān)文獻(xiàn)還很少。

綜合能源服務(wù)推薦在未來(lái)將成為綜合能源服務(wù)的重要組成模塊，鑒于此，本文提出一種集成學(xué)習(xí)的隨機(jī)森林推薦算法，結(jié)合綜合能源用戶興趣圖譜，幫助用戶在大量綜合能源服務(wù)類(lèi)型信息中以最快的速度獲取感興趣及有用的服務(wù)類(lèi)別。

本文首先介紹綜合能源線上服務(wù)目錄;然后對(duì)獲取的綜合能源用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行興趣圖譜譜聚類(lèi)，再將聚類(lèi)數(shù)據(jù)導(dǎo)入隨機(jī)森林回歸模型訓(xùn)練;最后進(jìn)行簡(jiǎn)單的案例研究，驗(yàn)證推薦算法的正確性，并對(duì)本文研究進(jìn)行總結(jié)。

1? ? 綜合能源線上服務(wù)目錄

本文提出的綜合能源服務(wù)目錄包括6個(gè)菜單：新零售、智能硬件、企業(yè)代維、能效提升、移動(dòng)儲(chǔ)能和電力設(shè)備租賃。

2? ? 綜合能源服務(wù)推薦模型的建立及訓(xùn)練

本節(jié)將建立基于隨機(jī)森林的綜合能源服務(wù)推薦模型。首先對(duì)獲取的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶興趣圖譜畫(huà)像，取出80%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，剩余20%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，再將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)根據(jù)其屬性及用戶之間的內(nèi)在因子進(jìn)行聚類(lèi)，聚類(lèi)完成后的每一簇?cái)?shù)據(jù)導(dǎo)入隨機(jī)森林模型進(jìn)行訓(xùn)練。

2.1? ? 基于譜聚類(lèi)的興趣圖譜

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于電網(wǎng)公司，收集了10 000名綜合能源用戶對(duì)24項(xiàng)服務(wù)類(lèi)型的評(píng)分以及用戶屬性（電壓等級(jí)、歷史用電量、年產(chǎn)值、占地面積以及電費(fèi)占比等）。

2.1.1? ? 構(gòu)建用戶興趣圖譜

對(duì)收集到的結(jié)構(gòu)化用戶信息進(jìn)行屬性、關(guān)系、實(shí)體提取，通過(guò)指代消解、實(shí)體消歧、實(shí)體鏈接等關(guān)鍵技術(shù)，將零散的信息進(jìn)行知識(shí)融合后得到一系列知識(shí)的表達(dá)，再經(jīng)質(zhì)量評(píng)估得到用戶興趣圖譜。

2.1.2? ? 譜聚類(lèi)

將構(gòu)建好的結(jié)構(gòu)化的用戶興趣圖譜與能源服務(wù)產(chǎn)品之間建立聯(lián)系，進(jìn)行用戶偏好聚類(lèi)。將用戶屬性與能源服務(wù)產(chǎn)品進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將評(píng)分相近的用戶聚類(lèi)，為后續(xù)屬性相同的新用戶提供評(píng)分預(yù)估基礎(chǔ)。針對(duì)一個(gè)新用戶，暫時(shí)不參考其訪問(wèn)和評(píng)價(jià)標(biāo)簽，先根據(jù)用戶標(biāo)簽，考慮其業(yè)務(wù)方面的特點(diǎn)進(jìn)行推薦。

2.2? ? 隨機(jī)森林回歸模型

隨機(jī)森林回歸模型由多棵CART（Classification and Regression Tree）[7]回歸樹(shù)構(gòu)成，回歸樹(shù)對(duì)應(yīng)著輸入空間（特征空間）的一個(gè)劃分以及在劃分單元上的輸出值，可用集合來(lái)表示，即：{h（X，Ψk）|k=1，2，…，N}，X表示輸入向量矩陣，Ψk表示生成k棵子回歸樹(shù)，其集合中生長(zhǎng)的子回歸樹(shù)都是基于Bootstrap方法抽取的獨(dú)立樣本，且具有相同的分布[4]，最后統(tǒng)計(jì)得出最終推薦結(jié)果。

Step1：假定劃分的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)樣本為N，則從中采用Bootstrap抽樣方法抽取容量相同的樣本，形成訓(xùn)練子集。

Step2：假設(shè)訓(xùn)練子集有M個(gè)特征，則從中隨機(jī)抽取m個(gè)作為分裂特征子集（m≤M），后續(xù)采用CART回歸算法分裂而不剪枝。

Step3：重復(fù)n次Step1～Step2，從而生成相應(yīng)數(shù)量的子回歸樹(shù)（Ψ1，Ψ2，…，Ψn）并進(jìn)行結(jié)果預(yù)測(cè)，構(gòu)成RF回歸預(yù)測(cè)推薦模型。

Step4：利用劃分的測(cè)試集驗(yàn)證該模型的可靠性，以n棵子回歸樹(shù)的輸出平均值獲得最終推薦結(jié)果。

本文采用Forest-RI形式，若訓(xùn)練集有M維，隨機(jī)選擇F（F≤M）個(gè)特征向量進(jìn)行訓(xùn)練，如果F取得足夠小，則子樹(shù)間的相關(guān)性趨于減弱;同時(shí)，子樹(shù)集成的效果又隨著F的增大而提高。綜合考慮，通常需要按照經(jīng)驗(yàn)公式（1）[6]確定F值。

F=1+log2M? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

2.3? ? 基于譜聚類(lèi)的隨機(jī)森林推薦模型訓(xùn)練

基于譜聚類(lèi)與隨機(jī)森林算法模型內(nèi)容以及綜合能源用戶的真實(shí)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，構(gòu)建個(gè)性化推薦系統(tǒng)。選取80%的用戶原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，構(gòu)建用戶興趣圖譜，圖譜導(dǎo)入譜聚類(lèi)模型進(jìn)行分割，聚類(lèi)為Nc（Nc=6）簇，將Nc簇?cái)?shù)據(jù)歸一化處理后導(dǎo)入隨機(jī)森林回歸模型，使用經(jīng)驗(yàn)公式獲得模型超參數(shù)，F(xiàn)R模型訓(xùn)練結(jié)束后，獲得各子序列分量的預(yù)測(cè)值并進(jìn)行反歸一化處理，通過(guò)疊加所有子序列的預(yù)測(cè)值得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。

3? ? 案例分析

將剩余20%作為測(cè)試集的數(shù)據(jù)導(dǎo)入訓(xùn)練完成的基于譜聚類(lèi)的隨機(jī)森林推薦模型中，得到的推薦結(jié)果如圖1所示。

提取測(cè)試集中用戶屬性數(shù)據(jù)導(dǎo)入上述推薦模型中，經(jīng)模型計(jì)算后得出綜合能源用戶對(duì)24項(xiàng)服務(wù)類(lèi)型的預(yù)測(cè)評(píng)分，將每一用戶對(duì)服務(wù)類(lèi)別的預(yù)測(cè)評(píng)分和測(cè)試集原始評(píng)分由高到低進(jìn)行排序，再將排序后的預(yù)測(cè)評(píng)分和測(cè)試集原始評(píng)分取前十的每一項(xiàng)進(jìn)行“與”運(yùn)算。若項(xiàng)目類(lèi)別及評(píng)分相同，則在對(duì)比結(jié)果中顯示項(xiàng)目服務(wù)類(lèi)別;若項(xiàng)目類(lèi)別及評(píng)分不相同，則在對(duì)比結(jié)果中顯示“nan”。

由圖1推薦結(jié)果可以看出，該推薦模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，導(dǎo)入用戶屬性數(shù)據(jù)，得到的服務(wù)類(lèi)別預(yù)測(cè)評(píng)分與實(shí)際評(píng)分重合度較高，推薦準(zhǔn)確率達(dá)到60%，說(shuō)明該推薦模型是有效的。

4? ? 結(jié)語(yǔ)

基于綜合能源服務(wù)類(lèi)型包含的6個(gè)一級(jí)目錄，即新零售、智能硬件、企業(yè)代維、能效提升、移動(dòng)儲(chǔ)能和電力設(shè)備租賃，本文提出了一種針對(duì)綜合能源服務(wù)的推薦方法，該基于譜聚類(lèi)的隨機(jī)森林推薦算法適用于綜合能源服務(wù)推薦，可以作為功能模塊集成在未來(lái)的綜合能源服務(wù)平臺(tái)中。最后，本文通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的案例證明了所提出的類(lèi)別和服務(wù)推薦方法的有效性。

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收稿日期：2021-02-03

作者簡(jiǎn)介：周磊（1989—），男，山西臨汾人，博士，工程師，研究方向：營(yíng)業(yè)業(yè)務(wù)管理、電能替代和綜合能源技術(shù)。

朱超群（1992—），男，山東菏澤人，碩士，工程師，研究方向：電能替代和綜合能源技術(shù)。

通信作者：駱釗（1986—），男，云南鎮(zhèn)雄人，博士，副教授，研究方向：微電網(wǎng)優(yōu)化、電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制、信息技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用。