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針對細粒度、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，為個性化的、更優的電力調度提供決策支持依據。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現用電用戶群的細分聚類。特別地引入了地理信息作為矩陣分解的正則化因子，使得學習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，與真實物理空間保持一致。將所提方法應用于中新天津生態城智能電網采集到的真實居民用電數據分析挖掘任務中。實驗結果表明，與基準的向量空間模型（VSM）和非負矩陣分解（NMF）算法相比，所提方法能夠取得更好的用戶細分聚類結果，挖掘出一定的用戶群體用電模式，有助于輔助智能電網提升經營和服務水平。
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