程昱舒，谢振刚，陈安琪

(1.国网山西省电力公司营销服务中心，山西 太原 030002；2.国网山西省电力公司，山西 太原 030021)

随着智能电网、能源互联网和泛在电力物联网建设的发展，风、光、水、核等可再生能源大量、不断地并入电网的各个角落，使电网的调度、控制难度越来越大，因此精细化地掌握用户用电的特征和趋势就显得越来越重要，已经成为电力系统研究的热点问题之一，引起国内外专家学者的广泛重视[1-3]。

泛在电力物联网建设的重要一环就是高级量测系统的形成，并能够采集电力系统发、输、配、用各个环节数据，尤其是智能电表的安装，可以获得配电网用户侧各个时段的用电信息，从而为用电特征的提取提供了重要基础[4-5]。

基于电力系统高级量测体系，目前对于电力系统台区用电特征的研究有如下的代表性成果，如文献[6]基于高级量测体系形成的多元大数据平台，建立了配电网用电行为特征的分析构架；文献[7-9]针对赤峰市、厦门市、湖南省等多用户农村住宅实际年、月生活用电量，分别从年、月、日、小时等尺度分析了农村住宅用电量规律；文献[10-13]基于聚类思路，分别采用K-Mean 方法、云平台计算方式获得用户用电行为特征；文献[14-16]从构架方面，给出了用户画像的不同技术框架下的关键实现技术和应用。

对于电力系统大数据的分析和应用是用户用电特征分析和提取的有力保证，然而目前的研究成果在提取用电特征时，仍以传统方法为主，没有使用人工智能领域的相关新成果。……