基于多特征融合的电力用户画像构建方法研究

摘 要：常规的电力用户画像构建模型一般为独立形式，存在局限，导致最终构建得到的重合比下降。本文对基于多特征融合的电力用户画像构建方法进行设计与分析。根据构建需求提取电力用户行为特征，采用多特征融合的方式打破构建形式的局限，并设计多特征融合电力用户画像构建模型，采用多级别画像分类处理的方式来进行画像构建。测试结果表明，与传统的遗传优化神经网络电力用户画像构建方法、传统的大数据分析电力用户画像构建方法相比，本文设计的多特征融合电力用户画像构建方法得到的电力用户画像重合比相对较高，说明该方法对用户画像以及信息的还原度更高，可靠性更强，更真实。

关键词：多特征融合；电力设置；用户画像；用户偏好分析；画像构建；电力实时监测

中图分类号：TP 389" " " " 文献标志码：A

电力用户数据的收集与分析在电力行业发展中非常重要。电力用户画像构建对优化资源配置、提升服务质量和加强用户管理有重要的意义。传统的电力用户画像构建方法多数为独立目标式。文献[1]提出了传统遗传优化神经网络电力用户画像构建方法，结合神经网络技术筛选并确定用户的偏好以及习惯特征。采用对比方法进行测算，最终达到预设的构建目标。文献[2]提出的传统大数据分析电力用户画像构建方法采用大数据奠定基础，对区域性的用户特征进行描述，符合构建标准。这类用户画像构建方法虽然可以达到预期的处理效果，但是通常局限于单一的数据源或特征维度，不能全面反映用户的真实需求和行为特点[3]。因此本文提出基于多特征融合的电力用户画像构建方法。利用多特征融合技术，整合电力用户的用电、行为和社交等多维度数据，采用数据挖掘和机器学习方法精准提取用电习惯、需求偏好和信用状况等特征，构建个性化用户画像。采用该方法不仅可以了解用户的需求，支持个性化服务，还可以优化资源配置，提升运营效率和画像准确性[4]。

1 建立多特征融合构建方法

1.1 电力用户行为特征提取

电力用户的行为特征提取不仅关系到用户画像的准确性和完整性，而且直接影响后续的电力需求预测、用电优化以及能源管理等多个环节[5]。当前用户特征的识别范围包括但不限于用户的用电习惯、用电时段、用电负荷、用电设备类型以及用电量等多个方面[6]。在当前主控程序与识别结构中设定数据采集装置，预设多个周期，针对周期内的数据变化总结规律，并进行特征提取，例如用电负荷值在不同周期内变化会形成对应的规律，划分为峰值段和谷值段等，根据采集的数据计算对应的特征值，如公式（1）所示。

（1）

式中：R为特征值；B为基础负荷标准；φ为负荷波动值；I为目标负荷值。

将得到的特征值设定为后期用户画像的构建指引目标，进一步反映了用户的日常生活习惯，也揭示了用户对电力的需求模式和用电行为模式[7]。结合多特征融合原理，将提取的特征划分为静态特征和动态特征，见表1。对上述特征进行提取与分析可以构建更加丰富、立体的用户画像。不仅可以揭示用户的用电规律，预测用户的未来用电需求，而且为电力公司提供更精准的服务和管理依据。

1.2 构建多特征融合电力用户画像模型

结合多特征融合原理从整合后的数据中提取与电力用户画像有统计学意义的静态特征和动态特征。由于不同特征的数据类型和取值范围可能存在差异，因此需要进行归一化处理，将特征值缩放至一个特定范围，一般是[0，1]。在不改变数据分布的情况下，将数据值限定在固定范围内，并进行归一化计算，如公式（2）所示。

（2）

式中：RNormalization为归一化处理结果；Rmin、Rmax分别为处理最小值xmin和最大值xmax。在完成归一化处理后，需要根据电力用户的实际情况进行特征选择与权重分配。根据业务需求和目标选择对电力用户画像构建最关键的特征，并为每个特征分配相应的权重。将多个特征进行融合计算，构建用户画像，建立对应的模型表达式，如公式（3）所示。

（3）

式中：G（x）为多特征融合后的图像构建输出结果；d为调控矢量；υ为重叠期望值。对输出的结果进行对比，获取最终的模型数值。

基于上述测定得到的结果对海量的用户数据进行处理和验证，在模型中增加自动更新描述能力，随着用户用电行为变化以及用电数据更新，模型对其进行实时调整和优化，保证准确性和时效性。多特征融合电力用户画像如图1所示。对多特征融合电力用户画像进行构建，管理者结合模型输出的信息以及数据进一步了解用户的实际情况，调整实时供电量。用户画像还可以提高电力分配效率以及服务质量，为用户提供更加个性化的电力解决方案，推动电力行业的智能化和个性化发展。

1.3 多级别画像分类处理

多级别分类处理需要对用户数据进行深度挖掘和分析。结合上文设计的多特征融合电力用户画像模型，采用基于层次聚类的算法。根据用户用电数据、行为数据和社交数据等多维特征构建用户特征向量集。利用层次聚类算法，根据用户特征之间的相似性和差异性将用户划分为不同的群组。

在层次聚类过程中，以平均链接法作为聚类准则计算不同群组之间的平均距离来判断群组之间的相似性。假设有2个群组A和B，其平均链接距离D（A，B）计算过程如公式（4）所示。

（4）

式中：|A|和|B|分别为群组A和B中用户特征向量的数量；a 为第一个用户的特征向量；b为第二个用户的特征向量；d（a，b）为用户特征向量a与b之间的距离。

在划分用户群组后，基于用户特征向量在群组内的分布情况以及预设的分类标准对每个群组内的用户进行画像分类。假设群组G中的用户特征向量服从高斯分布，利用概率密度函数计算用户属于某个类别的概率。假设用户特征向量x属于类别C的概率为P（C|x），那么可以利用贝叶斯公式进行计算，如公式（5）所示。

（5）

式中：P（x|C）为在类别C下观察到特征向量x的概率；P（C）为类别C的先验概率；P（x）为特征向量x的边缘概率。比较不同类别的后验概率，将用户划分至概率最大的类别中。

根据上述测定得到的结果将用户划分为不同的类别，例如高用电量用户、低用电量用户和高峰用电用户等。根据用户的用电量并结合上述划分的类别建立对应的画像层级，多级别画像分类处理如图2所示。在这个过程中，结合用户的静态特征与动态特征细分用户群体，精准把控用户的需求特点和行为模式。由于多级别画像设定的分类标准并不是固定的，因此需要结合电网的实际运行情况、区域用电量的变化和用户用电习惯的改变等进行周期性调整，增加画像分类处理的灵活性，提高图像的真实度。

2 试验

本文对基于多特征融合的电力用户画像构建方法实际应用效果进行分析，采用对比的形式进行分析，保证最终测试结果真实、可靠。以H区域的电力用户作为这次试验的目标对象，结合应用数据对用户进行定位。将传统遗传优化神经网络电力用户画像构建方法、传统大数据分析电力用户画像构建方法以及本文方法进行对比，结合实际需求搭建对应的测试环境。

2.1 试验准备

结合多特征融合技术搭建H区域电力用户画像构建方法的测试环境，如图3所示。设定数据采集装置和预设周期，提取用户的用电习惯、负荷等特征，并利用公式（1）计算特征值，将特征划分为静态和动态2类，以形成丰富、立体的用户画像。利用公式（2）的归一化处理整合特征数据，选择关键特征并分配权重，融合多特征设计公式（3）中的用户画像模型，并实时调整以保持准确性。采用层次聚类算法和多维特征构建用户特征向量集，采用平均链接法计算群组相似性，利用贝叶斯公式划分用户类别，并构建多级别电力用户画像。

随机抽取1 200户已安装非入户终端电力微信客户端的居民作为试验对象，调取其用电数据以及信息作为测试参考，标定总负荷与分项辨识负荷数据。根据数据设定提取特征值，并建立图像的标签，然后对用户行为簇别进行聚类分析，根据多特征融合明确基础测试环境，见表2。对电力用户画像测试环境进行分析，在此基础上对选定的测试区域进行实时监测，设定3个新的周期，为维修测试奠定基础。

2.2 试验方法与结果

在上文搭建的测试环境中，结合多特征融合对电力用户画像构建方法进行分析。对3个周期的用电情况进行分析，并采集对应的数据和信息，对比用户簇聚类分布实况，如图4所示。本文采用平均链接法作为聚类准则，计算不同群组之间的平均距离来判断群组之间的相似性，以对特征进行聚类处理。由图4可知特征聚合为1个群组。此时，根据聚类后的特征对用户的画像进行构建，得到结果后，与初始的用户信息进行对比，测定画像重合比。画像重合比用于描述2个或多个图像之间重叠部分的比例。设图像一的面积为 A1，图像二的面积为A2，图像一和图像二重叠部分的面积为A1，2。图像一与图像二之间的重合比RAB如公式（6）所示。

（6）

测试结果多周期分析见表3。与传统遗传优化神经网络电力用户画像构建方法、传统大数据分析电力用户画像构建方法相比，本文方法得到的电力用户画像重合比相对较高，最高值为9.67，说明该方法对用户画像以及信息的还原度更高，可靠性更强。

为进一步验证设计方法的实用性，以响应时间为试验指标进行对比，测试结果见表4。由表4可知，传统遗传优化神经网络电力用户画像构建方法的响应时间最长为5.9 s，传统大数据分析电力用户画像构建方法的响应时间最长为9.6 s，本文方法响应时间最高为1.6 s，低于对比方法，本文方法能够在较短的时间内完成画像构建，缩短了用户的等待时间，提高了用户体验。

3 结语

本文研究基于多特征融合的电力用户画像构建方法，不仅可以提升电力服务质量，优化资源配置，而且结合多特融合技术更加全面、准确地刻画电力用户的特征，在此基础上对同区域用户进行定向描述，为电力企业的精细化运营提供了有力支撑，推动电力企业向智能化、精细化方向发展。

参考文献

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[2]王永明，陈宇星，殷自力，等.基于大数据分析的电力用户行为画像构建方法研究[J].高压电器，2022，58（10）：173-179，187.

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[4]程俊春，王飞鸣，袁进学.电网企业审计数字化“用户画像”的应用与探索[J].云南电力技术，2023，51（1）：60-66.

[5]王岩，黄莹，王文瑾，等.电力客户准确定位与立体画像多维构建研究[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版），2023，45（1）：156-159.

[6]汪波，刘沙，郑稳.基于深层标签和K-Means++算法的电力用户画像研究[J].鞍山师范学院学报，2022，24（6）：43-48.

[7]苗光尧，安静，黄小花，等.基于多源数据融合的电力用户画像构建方法研究[J].自动化技术与应用，2022，41（8）：93-96，125.