申请/专利权人：国网信通亿力科技有限责任公司

申请日：2024-03-13

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN118170976A

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06F16/2458;G06Q50/06;G06F18/23213;G06Q30/0201;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.11#公开

摘要：本发明涉及一种基于电力企业用户画像的智能推荐方法及系统，包括以下步骤：步骤S1:获取企业的基本信息数据、用电行为数据和用电反馈数据，并进行预处理，得到企业电力数据集；步骤S2:基于关联规则挖掘算法，从企业电力数据集中挖掘频繁项集和关联规则，与企业电力数据集进行合并，得到最终的特征数据集；步骤S3:基于最终的特征数据集，采用聚类算法，构建细粒度的电力企业用户画像；步骤S4:构建企业用电成本模型；步骤S5:基于智能推荐算法，结合用户画像和企业用电成本模型，为企业推荐最适合的能源方案；步骤S6:将智能推荐算法集成到企业能源管理系统中。本发明综合考虑企业用户画像和多能源供电系统，为企业推荐最适合的能源方案。

主权项：1.一种基于电力企业用户画像的智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:获取企业的基本信息数据、用电行为数据和用电反馈数据，并进行预处理，将预处理后的基本信息数据、用电行为数据和用电反馈数据进行整合，得到企业电力数据集；步骤S2:基于关联规则挖掘算法，从企业电力数据集中挖掘频繁项集和关联规则，并根据支持度和置信度来进行筛选，得到频繁项集和高质量的关联规则，然后将挖掘得到的频繁项集和高质量的关联规则作为特征数据集的一部分，与企业电力数据集进行合并，得到最终的特征数据集；步骤S3:基于最终的特征数据集，采用聚类算法，构建细粒度的电力企业用户画像；步骤S4:考虑储能电池、光伏发电系统和电网直接供电，构建企业用电成本模型；步骤S5:基于智能推荐算法，结合用户画像和企业用电成本模型，为企业推荐最适合的能源方案；所述步骤S5具体为：基于AHP进行多指标决策分析，所述AHP层次结构包括目标层、准则层和方案层；根据对于准则层和方案层之间的两两比较，制作判断矩阵，判断矩阵中的元素代表了两两指标之间的相对重要性；根据判断矩阵，利用AHP方法计算出各准则的权重；所述准则层有n个准则，对于每一对准则i和j，构建一个n×n的判断矩阵Cij，其中元素cij表示准则i相对于准则j的重要性；对于判断矩阵Cij，使用下面的公式来计算每个准则的权重：计算判断矩阵的一致性向量Wi：Wi＝ci1+ci2+...+cin计算最大特征值λmax：λmax＝Σi＝1tonΣj＝1toncij*WjWi计算一致性指标CI：CI＝λmax-nn-1随机生成的一致性指标RI，并计算一致性比率CR：CR＝CIRI如果一致性比率CR小于一个预先确定的阈值，则判断矩阵通过一致性检验，继续使用AHP方法计算权重；通过特征值法或一致性指标法对判断矩阵进行一致性检验，确保判断矩阵的一致性；根据权重和方案层的具体指标值，计算出储能电池、光伏发电系统、电网直接供电以及组合方案的得分；根据得分，综合评价各个方案的优劣，得出最适合的能源方案；步骤S6:将智能推荐算法集成到企业能源管理系统中，并利用实时数据监测和反馈机制，优化推荐算法，提高用电方案的准确性和实用性。

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权利要求：

百度查询： 国网信通亿力科技有限责任公司 基于电力企业用户画像的智能推荐方法及系统

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