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針對細(xì)粒度、多類別的用戶用電行為分析問題，提出了基于地理信息正則化矩陣分解的居民用戶用電行為分析算法，探索用戶用電的群體特點(diǎn)，為個性化的、更優(yōu)的電力調(diào)度提供決策支持依據(jù)。該模型首先基于矩陣分解理論將用戶映射到能表征其用電行為特點(diǎn)的潛在特征空間，然后采用k-means聚類算法在潛在特征空間上實(shí)現(xiàn)用電用戶群的細(xì)分聚類。特別地引入了地理信息作為矩陣分解的正則化因子，使得學(xué)習(xí)到的潛在特征空間不僅滿足用戶群特征的正交，而且使得地理位置相近的用戶在潛在特征空間的映射也相近，與真實(shí)物理空間保持一致。將所提方法應(yīng)用于中新天津生態(tài)城智能電網(wǎng)采集到的真實(shí)居民用電數(shù)據(jù)分析挖掘任務(wù)中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基準(zhǔn)的向量空間模型（VSM）和非負(fù)矩陣分解（NMF）算法相比，所提方法能夠取得更好的用戶細(xì)分聚類結(jié)果，挖掘出一定的用戶群體用電模式，有助于輔助智能電網(wǎng)提升經(jīng)營和服務(wù)水平。
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