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申请/专利权人：国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)

摘要：本发明属于碳排放特征画像技术领域，提供了一种基于均值聚类算法的用户碳排放特征画像方法及系统，获取的用户能效特性、用户用电特性和用户行业低碳特性用户碳画像标签体系中，用户行业低碳特性包括余热利用率和企业自发电率，能够全面、准确地刻画了用户的用能特性；并且对用户能效特性、用户用电特性和用户行业低碳特性进行聚类时，根据距离原则确定第一个聚类中心后，在剩余的数据中，计算每一个点与已有聚类中心之间的最短距离，在所有最短距离中，选取最大距离值对应的点作为新的聚类中心，避免了随机选择聚类中心时将本该属于同一簇的点选做聚类中心，增加聚类复杂度的问题，保证了聚类效果，能够准确地刻画用户碳排放特性。

主权项：1.一种基于均值聚类算法的用户碳排放特征画像方法，其特征在于，包括：获取包括用户能效特性、用户用电特性和用户行业低碳特性的用户碳画像标签体系；其中，所述用户行业低碳特性包括余热利用率和企业自发电率；所述余热利用率等于，当日回收利用的热能和当日生产的总热能的比值；所述企业自发电率，等于企业某日的自发电量和企业某日总用电量的比值；计算用户碳画像标签体系中，不同特性标签中的相关系数，确定相似度；用户能效特性标签定义为2维L1-L2，用户用电特性标签定义为2维L3-L4，用户行业用电特性标签定义为2维L5-L6；选取Pearson相关系数来表征2个特征标签之间的关联程度，相关系数ρxy的计算公式如下： 式中，covx，y为特征x与y的协方差；σx和σy分别表示x和y的标准差；相关系数ρxy的取值范围为［-1，1］，其绝对值越接近于1则说明二者的相关性越强；L1和L2之间的相关系数为0.7，L3和L4之间的相关系数为0.8，L5和L6之间的相关系数为0.9，L1和L5之间的相关系数为0.3，L3和L5之间的相关系数为0.1；对所述用户能效特性、所述用户用电特性和所述用户行业低碳特性，进行聚类，得到最优类数；进行聚类时，根据距离原则确定第一个聚类中心后，在剩余的数据中，计算每一个点与已有聚类中心之间的最短距离，在所有最短距离中，选取最大距离值对应的点作为新的聚类中心；根据最优类数，进行用户碳排放特征画像；根据聚类得到的3个维度的用户标签，使用熵权法计算各维标签权重；利用权重求和方法得到用户减碳综合指数；方法用于水泥厂和钢铁厂，所述用户行业低碳特性包括用户行业低碳特性和行业低碳意识特征；所述用户行业低碳特性包括所述余热利用率和所述企业自发电率；所述行业低碳意识特征包括原料替代比和低碳意识特征；所述原料替代比，等于每生产预设数量产品须要用到的两种不同原料的比值；余热发电是水泥企业减碳在生产中的一大充分体现，余热利用率如下： 式中，为当日被水泥厂回收利用的热能；为水泥厂当日生产的总热能；为水泥厂当日的余热利用率，该值数值越高，说明该水泥厂余热发电比例越高，预热回收越充分，企业用电产生的碳排放越少；自备电厂是钢铁企业的重要组成部分，自发电率如下： 式中，为企业某日的自发电量；为企业某日总用电量；为企业的自用电系数，该系数越大，说明企业的自发电比例越高，企业用电产生的碳排放越少；在水泥生产过程中，碳排放源主要在于原料分解、燃料燃烧和电力消耗三个方面；其中，石灰质原材料中碳酸盐分解产生的CO2是水泥行业碳排放的最大来源，设置水泥行业原料替代比如下： 式中，Mt为每生产一顿水泥需要用到的石灰质原料；Mnc为每生产一顿水泥须要用到的非碳酸盐原料；在钢铁的生产过程中，二氧化碳的绝大部分来自于煤炭、焦炭和煤气；设置钢铁厂的低碳意识特征如下： 式中，Ltc为某钢铁厂用电产生的碳排放量；Lavc为对应地区钢铁厂平均使用电能产生的碳排放量。

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