1、“.....得到个新的数据序列，为若极值点个数大于，则返回第步，开始新轮的分解否则分解结束。本文中，将在原始用电负荷信号进行多层分解后，应用技术对所得到的各个本征模函数分量和原始振动信号及究的热点，。特征构建基于时序数据特征挖掘方法与经验模态分解技术，构建特征工程。经验模态分解依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。经验模态分解可以将复杂居民用电波形分解为有限个本征模函数多维特征融合基础上居民电力消费异质性模式识别探究资源经济论文例，分别在居民家庭与台区维度进行实证分析，分别得到种典型居民电力消费模式，可为电网公司个性化与差异化政策制定，进步拓展服务的深度和广度提供科学支撑。关键词多维特征融合特征工程经验模态分解聚类算法行为模式挖掘近年来，随着居民家庭生活水平的整体提升......”。

2、“.....居民负荷已成为电网尖峰负荷的重要组于现有特征的用户用电行为优选策略分析方法，但未对多维特征进行分析。本文基于大规模居民电力消费数据，采用多维特征融合分析方法，对家庭电力消费特征进行分析与模式识别，并结合江西省居民用户实测数据，验证了方法的正确性和有效性。摘要基于海量数据的居民电力消费行为特征分析与模式识别研究，对电网负荷预测以及需求响的长期趋势特征，未来将呈现缓慢的上升趋势。多维特征融合基础上居民电力消费异质性模式识别探究资源经济论文。目前，对居民用户用电行为的分析通常采用模式识别聚类分析等数据挖掘技术与方法。文献提出种基于聚类的用户用电行及其影响因素分析方法，对行业典型用户进行了分析......”。

3、“.....该类用户多为普通刚性电力需求用户，臵信区间下该类用户用电模式聚类结果如图所示。图冬夏均衡型居民用电聚类结果由图可知，多数居民月均用电量在区间波动，且季波动稳定，波幅相对固定。基于波进行判断，对每个用户的用电模式设臵标签，实现居民用电典型模式识别。居民电力消费模式实证分析将单个居民用户作为研究对象，采用多维特征融合分析方法，对居民电力消费模式进行识别。以微观家庭为单位的用能模式聚类分析，为每类家庭的个性化用能方案制定科学用能行为引导提供科学依据。本文采集样本为江西省万居民客户近年象，采用多维特征融合分析方法，对居民电力消费模式进行识别。以微观家庭为单位的用能模式聚类分析，为每类家庭的个性化用能方案制定科学用能行为引导提供科学依据......”。

4、“.....基于多维特征融合的方法，最终得到居民用户的用电模式可分为类冬夏均衡型夏季偏好型，夏季敏感型冬季敏感对固定。基于波形分解方法，对该类型的用电模式进行长期中期和短期趋势分解，得出波形分解图如图所示。由图可知，从长期趋势来看，冬夏均衡型居民用电模式呈现长期波动规律，波长半径为个月，从中期趋势特征来看，呈现平稳的发展趋势从短期趋势来看，该类用户的短期波动较大，是造成总体趋势波动的主要原因。总体来看，该类特性分析方法，对典型智能小区用户夏季负荷进行分解分析，但结论不够精细，不具备普适性文献提出种基于现有特征的用户用电行为优选策略分析方法，但未对多维特征进行分析。本文基于大规模居民电力消费数据，采用多维特征融合分析方法，对家庭电力消费特征进行分析与模式识别，并结合江西省居民用户实测数据......”。

5、“.....基于多维特征融合的方法，最终得到居民用户的用电模式可分为类冬夏均衡型夏季偏好型，夏季敏感型冬季敏感型，类的聚类结果如图所示。图江西省类典型用电模式居民数量类典型用电模式中，冬夏均衡型夏季偏好型夏季敏感型冬季敏感型占比分别为。多维特征融合基础上居民电力消费异质性模式识别探究资源经济论文用电模式聚类结果如图所示。图夏季敏感型居民用电聚类结果由图可知，多数居民的用电量在区间波动，冬季波幅相对固定，夏季有明显波形畸形放大现象。基于波形分解方法，对该类型的用电模式进行长期中期和短期趋势分解，得出波形分解图如图所示。模式识别过程中，将大规模数据导入模型，根据模型训练参数对用户用电模式与需求响应的潜力，......”。

6、“.....用户与电网间通过智能电能表相连，可以通过智能电能表收集用户侧的海量电力消费数据，从而分析居民用户的用电行为，电力大数据也成为众多学者研究的热点，。目前，对居民用户用电行为的分析通常采用模式识别聚类分析等数据挖掘技术与方法。文献提出种基于聚类的型，类的聚类结果如图所示。图江西省类典型用电模式居民数量类典型用电模式中，冬夏均衡型夏季偏好型夏季敏感型冬季敏感型占比分别为。夏季敏感型夏季敏感型用电模式的典型特征为夏季用电量波动巨大峰值比谷值高出倍以上比冬季峰值高出以上，该类用户多为夏季温度舒适偏好型电力需求用户，对高温极度敏感。臵信区间下该类用户用户存在较小的长期趋势特征，未来将呈现缓慢的上升趋势。多维特征融合基础上居民电力消费异质性模式识别探究资源经济论文。模式识别过程中，将大规模数据导入模型......”。

7、“.....对每个用户的用电模式设臵标签，实现居民用电典型模式识别。居民电力消费模式实证分析将单个居民用户作为研究对确性和有效性。冬夏均衡型冬夏均衡型用电模式的典型特征为用户季用电温和波动春秋季节用电平稳冬夏用电呈现温和增长且用电峰值接近对等，该类用户多为普通刚性电力需求用户，臵信区间下该类用户用电模式聚类结果如图所示。图冬夏均衡型居民用电聚类结果由图可知，多数居民月均用电量在区间波动，且季波动稳定，波幅相用户用电行及其影响因素分析方法，对行业典型用户进行了分析，但未对海量居民用电数据进行分析文献以传统行业为基础，采用聚类分析方法，得出与电网公司目录电价相似的结果，未考虑用户之间的差异文献通过采用云计算方式对居民用电行为进行聚类分析......”。

8、“.....进步拓展服务的深度和广度提供科学支撑。关键词多维特征融合特征工程经验模态分解聚类算法行为模式挖掘近年来，随着居民家庭生活水平的整体提升，居民用电负荷快速增长，居民负荷已成为电网尖峰负荷的重要组成部分，对电网的调控能力和安全稳定运行提出了新的挑战。因此，有必要通过分析居民用户的用电行为，挖掘居民用户参各自频谱，分别提取时域特征和频域特征，将提取的特征作为进步聚类的特征单元，进而进行特征筛选与降维，用于模式聚类。摘要基于海量数据的居民电力消费行为特征分析与模式识别研究，对电网负荷预测以及需求响应潜力挖掘等有着至关重要的作用，而居民电力消费大规模数据与多维特征的涌现......”。

9、“.....得到具有物理意义的频率。经验模态分解将个频率不规则的波化为多个单频率的波与残波的和的形式。具体实现过程如下找出原用电序列的极大值点，用次样条插值函数拟合形成原数据的上包络线找出原始用电序列极小值点，并将所有的成部分，对电网的调控能力和安全稳定运行提出了新的挑战。因此，有必要通过分析居民用户的用电行为，挖掘居民用户参与需求响应的潜力，。智能电能表已在电网公司得到推广普及应用，用户与电网间通过智能电能表相连，可以通过智能电能表收集用户侧的海量电力消费数据，从而分析居民用户的用电行为，电力大数据也成为众多学者研应潜力挖掘等有着至关重要的作用，而居民电力消费大规模数据与多维特征的涌现，成为居民电力消费异质性模式识别的难点。研究基于大规模居民电力消费数据......”。