纵横交叉算法优化FCM在电力客户分类中的应用.pdf

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1、第43卷第2O期电力系统保护与控制VO1．43NO．202015年10月16日PowerSystemProtectionandControl0ct．16．2015纵横交叉算法优化FCM在电力客户分类中的应用孟安波，卢海明，李海亮，谭火超，郭壮志(1．广东工业大学，广东广州510006；2．广东电网公司茂名供电局，广东茂名525000)摘要：电力客户分类是供电企业客户关系管理的基石，为了提高聚类算法的稳定性和精确性，提出了一一种纵横交叉算法(cso)与模糊C均值算法(FCM)有机结合的新聚类算法(c

2、so．FCM)，并用新算法进行客户分类。新方法有效弥补了单一算法的不足，拥有模糊理论处理不确定信息的能力以及纵横交叉算法全局收敛性强的特点。利用新算法对电力客户数据进行客观、科学的挖掘分析，实现了对电力大客户较全面和准确的精细化分类，为供电企业制定有针对性的营销策略提供了依据。关键词：客户细分；纵横交叉算法；模糊聚类；增值服务ElectricitycustomerclassificationbasedonoptimizedFCMclusteringbyhybridCSOMENGAnbo，LUHai

3、ming，LIHailiang，TANHuochao，GUOZhuangzhi(1．GuangdongUniversityofTechnology，Guangzhou510006，China；2．MaomingPowerSupplyBureauofGuangdongPowerGridCorporation，Maoming525000，China)Abstract：Electricalconsumerssegmenmtionisthecornerstoneofconsumersrelationman

4、agementofelectricalsupplyenterprises，inordertoimprovestabilityandexactnessofclusteringalgorithm，thispaperproposesanovelclusteringalgorithmtoconductconsumerssegment~ion，whichisorganiccombinationbycrisscrossoptimiz~ionalgorithmandFCM．Thismethodefectivel

5、ycompensatesthedemeritsofsingleintelligentalgorithm，whichnotonlyhastheabilitytodisposeunstableinformationoffuzzytheory,butalsohasanadvantageofglobalconvergenceofCSO．Thenewalgorithmisusedtoobjectivelyandscientificallyanalyzetheelectricalconsumersdata，a

6、chievingcomprehensiveandaccuratesegmentation，whichcanofferapointedmarketingstrategiesforenterprises．Keywords：consumerssegmentation；crisscrossoptimization；fuzzyclustering；value—addedservices中图分类号：F274文章编号：1674-3415f2015)20-0150—05传统的电力客户细分方法依据一些定性的指0引言

7、标，或者单一指标的定量分类方法来划分[4-51。随着电力体制改革的不断深化打破了国家对电力企管理信息系统和远程抄表技术的发展，电力企业积业的垄断，并将国内供电企业推向了市场。电力交累了大量的历史用电数据。目前，对客户的分类主易市场的建设使得客户在用电选择上有了更多的空要通过对客户数据的挖掘分析，如文献[6】提出了模间，供电企业不能再依靠垄断的优势来留住和开发糊C均值算法作为聚类器，应用于客户分类中。由电力客户。因此，要求供电企业必须增强市场意识，于FCM聚类算法具有简单、快速的优点，被广泛注重企业

8、效益，重视客户资源，对用电客户进行正应用于数据分析中。但该算法对初始质心敏感，并确的评价，实现客户细分。而经济学中的二八原则且基于梯度下降进行搜索常常使算法陷入局部最表明，企业大部分利润的实现主要由少数的客户，优。为了解决这一问题，文献[7．．"4手遗传算法引入聚即大客户创造【lJ。可见，发展和稳定电力大客户，对类算法中，虽然提高了算法的全局搜索能力，但最供电企业提升核心竞争力具有十分重要的战略意义。优结果不稳定。文献[8]对PSO的粒子编码进行简化，消除了样本向量维数对粒子群聚类