面向售电侧改革的用户分层聚类与套餐推荐方法

针对售电公司实现多样化服务类型,吸引更多用户的需求,提出了一种基于差异化特征提取的用户分层聚类方法,并对传统的k-medoids聚类算法进行改进,实现了聚类数目可变的自适应k-medoids算法。分层聚类中第1层聚类先基于马尔科夫模型提取代表用户用电行为多样性的用电特征,并运用自适应的k-medoids聚类算法实现对用户用电行为多变与否的识别。第2层聚类首先针对第1层聚类得到的各类用户提取差异化的用电特征,接着分别运用合适的聚类算法实现用户的再次分类。最后,为两层聚类后的子类用户推荐合适的电价套餐。实验结果表明,基于该差异化特征提取的分层聚类方法能够为售电公司实现有效的用户差异化套餐推荐服务,进而为吸引更多用户购电、扩大售电公司规模提供技术支撑。